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基于单目视觉的智能汽车行人检测技术研究PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：于立萍，辛晓着
• 出 版 社：北京：人民邮电出版社
• 出版年份：2018
• ISBN：9787115474735
• 页数：142 页

图书介绍：基于单目视觉的行人检测是是目前计算机应用领域的研究热点。本书针对复杂城市交通环境下行人的安全问题，对以下关键技术进行了研究：1）一种基于树形Adaboost 算法和 Haar-like特征的行人候选区域分割算法；2）基于mean shift的多尺度检测融合；3）基于改进Shapelet特征的行人识别；4）基于部位的行人识别算法；5）基于在线学习的行人检测。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：实施汽车转向与悬架系统维修下一篇：高速铁路概论 《基于单目视觉的智能汽车行人检测技术研究》目录 标签：检测技术 行人 视觉 检测 智能

第1章 绪论1

1.1 研究的意义及背景1

1.2 国内外研究的进展与典型系统4

1.2.1 美国的研究进展及典型系统介绍5

1.2.2 欧洲的研究进展及典型系统介绍6

1.2.3 日本的研究进展及典型系统介绍9

1.2.4 中国的研究进展及典型的系统介绍11

1.3 国内外基于视觉的行人检测技术的研究现状15

1.3.1 感兴趣区域分割16

1.3.2 目标识别20

1.4 问题和不足27

1.5 本章小结27

第2章 基于单目视觉的行人检测系统概述29

2.1 多功能智能汽车实验平台——THMR-V29

2.2 相关术语32

2.3 本章小结33

第3章 基于Haar-like特征和Adaboost的行人候选区域分割34

3.1 Haar-like特征和积分图35

3.2 Adaboost及树形分类算法37

3.2.1 Adaboost算法37

3.2.2 树形分类算法40

3.3 实验结果与分析44

3.3.1 分类器的训练44

3.3.2 行人假设区域的生成45

3.4 本章小结48

第4章 基于Mean-shift的多尺度检测的融合49

4.1 多尺度检测融合算法的设计目标50

4.1.1 多尺度检测融合算法的前提假设50

4.1.2 多尺度检测融合算法的设计原则51

4.2 基于Mean-shift算法的多尺度检测融合52

4.2.1 核密度函数估计52

4.2.2 基于均值漂移的多尺度检测融合算法54

4.3 相关参数的设置58

4.4 本章小结62

第5章 基于改进Shapelet特征的行人识别63

5.1 基于标准Shapelet特征的行人识别64

5.1.1 底层特征67

5.1.2 Shapelet特征69

5.1.3 分类器71

5.2 基于改进Shapelet特征的行人识别72

5.2.1 行人数据集72

5.2.2 子窗口的空间分布74

5.2.3 底层特征的计算77

5.2.4 归一化方法78

5.3 相关实验结果81

5.4 本章小结82

第6章 基于部位的行人识别算法84

6.1 集成模型的相关工作85

6.1.1 全局模型85

6.1.2 分布式模型86

6.2 系统结构概述86

6.3 基于部位的行人检测器集成模型88

6.3.1 模型概述88

6.3.2 部位检测器89

6.3.3 子结构检测器90

6.3.4 子结构检测器的学习91

6.3.5 集成检测器93

6.4 最优集成检测器的学习94

6.4.1 覆盖集94

6.4.2 集成检测器检测率和虚警率的估计97

6.4.3 最优集成检测器的学习算法98

6.5 基于集成模型的行人检测100

6.5.1 马尔可夫随机场理论101

6.5.2 基于MAP-MRF框架的行人检测103

6.6 相关实验和分析106

6.7 本章小结107

第7章 基于在线学习的行人检测109

7.1 引言109

7.2 基于Adaboost算法的在线学习和检测111

7.2.1 基于在线学习的行人检测框架111

7.2.2 基于Adaboost的在线学习算法112

7.2.3 在线的弱分类器学习算法118

7.3 实验结果与分析121

7.3.1 数据集和相关参数的定义121

7.3.2 实验结果122

7.4 本章小结126

第8章 行人检测技术的研究成果及进一步工作127

8.1 研究成果127

8.2 进一步工作130

参考文献132

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摘要：本文以“基于单目视觉的智能汽车行人检测技术研究.pdf电子书版文档下载”为研究对象，详细探讨了智能汽车行人检测技术的原理、方法及其应用。通过对该文档的深入分析，本文旨在为读者提供关于智能汽车行人检测技术的全面了解，为相关领域的研究和实践提供参考。

1、技术背景

随着科技的不断发展，智能汽车逐渐成为汽车行业的发展趋势。行人检测作为智能汽车安全驾驶的重要组成部分，其准确性和实时性对车辆的安全性能至关重要。基于单目视觉的行人检测技术因其成本低、易于实现等优点，成为当前研究的热点。

单目视觉行人检测技术主要利用计算机视觉技术，通过分析图像中的像素信息，实现对行人的检测和跟踪。该技术具有以下优势：首先，无需额外的传感器设备，降低了成本；其次，检测速度快，能够满足实时性要求；最后，检测精度较高，能够有效识别复杂场景下的行人。

然而，基于单目视觉的行人检测技术也存在一定的局限性，如光照变化、遮挡等因素会影响检测效果。因此，如何提高检测精度和鲁棒性，成为当前研究的重要方向。

2、技术原理

基于单目视觉的行人检测技术主要包括以下步骤：首先，对输入图像进行预处理，如灰度化、滤波等；其次，采用特征提取方法，如SIFT、HOG等，提取图像中的关键特征；然后，利用分类器对提取的特征进行分类，实现行人的检测；最后，对检测结果进行后处理，如非极大值抑制、多尺度检测等，提高检测精度。

在特征提取方面，SIFT和HOG是两种常用的特征提取方法。SIFT算法能够提取出具有旋转不变性和尺度不变性的关键点，具有较强的鲁棒性；而HOG算法则通过计算图像的梯度方向直方图，提取出图像的局部特征，具有较强的描述能力。

在分类器方面，常用的方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。这些分类器能够根据训练数据对行人图像进行有效分类，提高检测精度。

3、技术应用

基于单目视觉的行人检测技术在智能汽车领域具有广泛的应用前景。例如，在自动驾驶系统中，行人检测技术可以用于辅助驾驶员识别道路上的行人，提高行车安全；在智能交通系统中，行人检测技术可以用于监控行人流量，优化交通管理；在智能监控领域，行人检测技术可以用于实现视频监控的智能化，提高监控效果。

此外，基于单目视觉的行人检测技术还可以应用于人机交互、虚拟现实等领域。例如，在虚拟现实游戏中，行人检测技术可以用于实现虚拟人物的动态交互；在人机交互系统中，行人检测技术可以用于实现智能导航、手势识别等功能。

随着技术的不断发展，基于单目视觉的行人检测技术将在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多便利。

4、总结与展望

本文对基于单目视觉的智能汽车行人检测技术进行了详细阐述，包括技术背景、原理、应用等方面。通过对“基于单目视觉的智能汽车行人检测技术研究.pdf电子书版文档下载”的深入分析，本文认为该技术在智能汽车领域具有广阔的应用前景。

然而，目前基于单目视觉的行人检测技术仍存在一定的局限性，如光照变化、遮挡等因素会影响检测效果。未来，随着计算机视觉技术的不断发展，有望进一步提高检测精度和鲁棒性，为智能汽车、智能交通等领域提供更加可靠的技术支持。

总结：

本文对基于单目视觉的智能汽车行人检测技术进行了全面分析，为相关领域的研究和实践提供了有益的参考。随着技术的不断发展，基于单目视觉的行人检测技术将在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多便利。

本文由nayona.cn整理

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