基于視覺的后視攝像頭行人檢測

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基于視覺的后視攝像頭行人檢測

提出一種基于視覺的行人檢測，其通過后視攝像頭，對于部分遮擋和非站立姿勢的人仍然可以識別出來。該檢測通過經相機制作的汽車后視魚眼鏡頭。該檢測系統利用“加速功能合成”原理，許多部分依靠最先進的性能檢測方法。同時，建立了一個比較龐大的與系統相適應的信息數據采集庫，該數據庫包括了多種不同環境下的行人，可對不同封閉環境中不同姿勢的行人進行檢測。將行人檢測結果與標準模板檢測進行了對比，該基于視覺的行人檢測所獲得的檢測精度更高。

基于單目視覺系統分別開展以下研究：前景分割、對象分類、試驗驗證、目標追蹤。該研究主要是對行人模型的主觀部分進行配置，以提高由于部分遮擋和與模板相比較外觀變化較大的行人檢測。此外，該檢測系統可自動識別大量不同的行人外觀，提高了檢測精度。

本文研究收集了很多新的大數據，專門用于后視行人檢測應用，在全長視頻序列中包含20多萬被標記的行人，并使用專門用于評估基于視頻檢測開發的方法來評估該數據及性能。

該系統所使用的基于部分遮擋檢測方法是獨特的，該檢測方法在近距離、部分閉塞和非站立行人檢測中具有較高的魯棒性。未來目標是進一步增加魯棒性和消除誤報，并改善基礎外觀檢測，克服針對兒童的檢測困難。

Shai Silberstein et al. 2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)June 8- 11, 2014. Dearborn, Michigan, USA.

編譯：鄭穎琳