利用行車記錄儀數(shù)據(jù)準(zhǔn)確識(shí)別行人運(yùn)動(dòng)的方法

利用行車記錄儀數(shù)據(jù)準(zhǔn)確識(shí)別行人運(yùn)動(dòng)的方法

提出了一種準(zhǔn)確識(shí)別行人運(yùn)動(dòng)的方法，該方法通過推斷行人的行走意圖，對(duì)行人細(xì)微的特征差異進(jìn)行分類，以達(dá)到實(shí)現(xiàn)行人運(yùn)動(dòng)識(shí)別的目的。

若能準(zhǔn)確地識(shí)別行人運(yùn)動(dòng)，則需要在圖像序列中確定行人位置。本文提出的識(shí)別方法分為行人定位和運(yùn)動(dòng)識(shí)別兩部分。在行人定位部分，采用擴(kuò)展的共生梯度方向直方圖（ECoHOG）的方法設(shè)計(jì)特征描述器，采用ECoHOG 和Real AdaBoost相結(jié)合的方法在圖像序列中標(biāo)注行人位置。在運(yùn)動(dòng)識(shí)別部分，首先采用稠密軌跡（DT）的方法創(chuàng)建Bag-of-Words（BoW）矢量，具體包括兩個(gè)步驟：第1步實(shí)現(xiàn)圖像的稠密采樣；第2步實(shí)現(xiàn)從軌跡提取時(shí)空關(guān)聯(lián)特征。然后對(duì)每個(gè)像斑提取相應(yīng)的軌跡特征、梯度方向直方圖（HOG）、光流直方圖（HOF）和運(yùn)動(dòng)邊界直方圖（MBH），由此對(duì)行人運(yùn)動(dòng)類型進(jìn)行分析。

基于NTSEL數(shù)據(jù)庫和Near-Miss DR數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了行人運(yùn)動(dòng)識(shí)別試驗(yàn)，識(shí)別的運(yùn)動(dòng)類型包括穿越十字路口、直行、拐彎、站立、騎車等。試驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在采用自采集NTSEL交通數(shù)據(jù)庫時(shí)，其對(duì)應(yīng)的HOF達(dá)到93.7%；采用Near-Miss DR數(shù)據(jù)庫時(shí)，其對(duì)應(yīng)軌跡特征識(shí)別率為77.9%。

本文所提出的行人識(shí)別方法的創(chuàng)新之處在于，這是首次嘗試通過推斷行人意圖進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別行人的運(yùn)動(dòng)，同時(shí)建立了用于后續(xù)驗(yàn)證和真實(shí)道路準(zhǔn)確識(shí)別的自采集行人運(yùn)動(dòng)類型數(shù)據(jù)庫。

刊名：IEEE Intelligent Transportation Systems Conference(ITSC)（英）

刊期：2015年第9期

作者：Hirokatsu Kataoka et al

編譯：韓小健