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针对当前流行的汽车行人避碰系统中行人轮廓检测效果不够理想的情况,改进行了人轮廓的检测。利用数学形态学操作方法先对视频图像进行处理,然后利用优选出的Canny算子对行人图像进行边缘检测,再使用曲线拟合技术对行人轮廓进行加工,获取完整的行人轮廓曲线,为行人识别与跟踪奠定坚实的基础。试验结果表明,该方法能有效地去除行人轮廓的干扰因子和孤岛,获得较为完整的行人轮廓曲线。 相似文献
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针对视频中运动行人遮挡问题,提出了一种基于区域特征的顶视运动行人检测算法.首先结合三帧差分和背景减除算法检测出所有可能的行人运动区域,然后找出运动区域的轮廓以及区域的外接矩形,并计算运动区域的面积,最后根据外接矩形的长宽比以及运动区域面积进行区域筛选,找出有效的运动区域,从而检测出行人.实验结果表明,该方法能够快速准确地检测出视频中的行人. 相似文献
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基于曲率尺度空间的人头检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用人头部轮廓的形状特征,提出一种基于曲率尺度空间的人头部检测算法。算法通过比较分析得出了人头部轮廓区别于其他部分轮廓的形状特征,在多曲率尺度下,计算物体轮廓曲线上每一个点的曲率,结合形状特征信息进行人头部检测。实验结果表明,算法有效解决了复杂背景下的人头检测问题,为人头部检测提供了新的途径。 相似文献
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根据行人运动的特点和行人在图像中位置与身高的对应关系,提出了一种结合运动特征与位置估计的行人检测算法。提取运动特征和聚合通道特征(ACF),将提取的特征放到Real Adaboost分类器里进行训练,并对行人可能存在的位置建立评估模型;在检测阶段,通过分类器确定行人的候选区域,然后采用非极大值抑制算法去除重叠窗口,最后对行人候选区域应用位置评估模型进一步判断,以此排除可能的非行人目标。实验采用Caltech数据集对算法进行仿真,该算法的平均对数漏检率为27.12%,与ACF算法的相比降低了5.9个百分点。实验表明运动特征在视频检测中能够与静态特征进行信息互补,同时行人的位置估计在摄像机固定的情况下,具有一定的判断能力。 相似文献
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唐春晖 《模式识别与人工智能》2015,(1)
目前已有很多关于行人检测方面的研究,这些研究基本建立在行人竖直站立或行走的平视图上,主要应用于视频监控和车载辅助驾驶等领域,但在实际应用中,有时需要从不同的视角检测行人。文中提出一种针对俯视行人检测方法,该方法将俯视行人头部的梯度方向直方图统计信息作为检测目标的特征。通过训练样本提取的特征向量在支持向量机中进行训练得到分类模型参数,然后提取检测样本的特征向量输入分类模型进行判别。与现有行人检测的梯度方向直方图算子相比,文中特征描述算子突出目标的区域与轮廓特征,在目标分块、特征计算和特征统计方法上均有变化。实验证明算法有效且处理速度明显提升。 相似文献
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《软件》2019,(12):100-105
随着无人驾驶技术的蓬勃发展,针对行人的检测成为一大难点,同时也是热点研究问题。而针对传统行人检测框架(One-stage和Two-stage等)对小尺度行人检测效果不佳的问题,本文在FPN网络基础上尝试了新的策略,致力于提高视频序列不同尺度行人的识别精度。算法先通过ResNet50提取特征,并采用FPN进行多尺度特征融合,同时利用RPN产生推荐区域,最后Fast RCNN对RPN产生的推荐区域实现分类与回归,经过非极大值抑制后处理等到最终结果。实验结果表明,本文基于FPN构建的行人检测算法,在CityPersons数据集上达到了11.88%MR,比基准模型Adapted Faster RCNN在小尺度行人检测上有较大提升,相比于传统检测框架能更好的检测不同尺度的行人。该技术可以广泛应用在智能视频监控,车辆辅助驾驶等领域中。 相似文献
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提出了一种基于凸壳的高密度点集物碰撞检测算法。根据高密度点集物紧密性好的特点,设计了一种快速的凸壳算法;当极值比较不能确定待检测点集物未碰撞时,用该算法计算待检测点集物的凸壳,并对凸壳进行求交运算,若不相交,两点集物未发生碰撞,否则在两凸壳的交集区域中寻找碰撞点集。算法简单、高效、可靠,在教育、国防、艺术等方面具有一定应用价值。 相似文献
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以安防监控视频下受遮挡与透视影响的道路作为研究对象,针对行人、行车对道路边界线的遮挡造成的消失点难以检测和实例分割欠分割难题,提出了一种改进的实例分割道路检测方法。首先使用实例分割对道路区域进行提取,然后通过凸包算法补偿行人、行车对道路边界线的遮挡,最后将其拟合成符合场景结构的梯形模型,从而优化对道路的检测。实验结果表明,该方法解决了道路受遮挡与透视影响而导致检测不准确的问题,可以满足安防监控视频下道路检测的需求,具有实际意义。 相似文献
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一种高效的平面点集凸包递归算法 总被引:2,自引:0,他引:2
凸包是计算几何的基本结构, 在许多图形图像相关领域得到了广泛应用. 本文提出了一种简单快速的平面点集凸包算法, 使用了主成分分析法(Principle component analysis, PCA)对点集进行预处理, 并研究了适用的排序规则和凸包边缘点判定原则. 该算法已成功应用于一光栅投影三维形貌快速测量系统,对相位干涉图中密集残留点所形成的最小凸包进行提取. 系统将提取的凸包区域进行掩码标记, 从而避免密集残留点造成相位展开错误, 保证了三维形貌重构的准确性. 实验结果表明, 该算法准确可靠, 并且运行效率较高. 相似文献
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针对柑橘果实被枝叶遮挡,机器识别难度大的问题,提出了基于YCbCr颜色空间模型和OTSU阈值分割技术对有遮挡的柑橘果实进行识别的方法。应用边缘检测法和凸包算法提取有遮挡果实的轮廓特征,选取凸壳上距离最远的两点,作为果实直径的两端点,定位目标果实。结果表明,算法可以准确分割并识别出枝叶遮挡的柑橘果实,果实平均检出率达到90.48%,有效提高了果园自动化采摘的效率。 相似文献
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平面海量散乱点集凸壳算法 总被引:5,自引:0,他引:5
凸壳作为计算几何的一种基本的结构,对GIS的数据分析有着重要作用。在分析传统的凸壳算法的基础上,提出新的凸壳算法,即金字塔算法。同时采用3种快速算法提高执行效率。通过大量实验数据对比说明,算法对求平面海量散乱点集的凸壳非常有效,点集为10^7数量级的执行时间在主频为2.00GHz计算机上仅为3s~4s。 相似文献
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Pedestrian detection is a critical problem in the field of computer vision. Although most existing algorithms are able to detect pedestrians well in controlled environments, it is often difficult to achieve accurate pedestrian detection from video sequences alone, especially in pedestrian-intensive scenes wherein pedestrians may cause mutual occlusion and thus incomplete detection. To surmount these difficulties, this paper presents pedestrian detection algorithm based on video sequences and laser point cloud. First, laser point cloud is interpreted and classified to separate pedestrian data and vehicle data. Then a fusion of video image data and laser point cloud data is achieved by calibration. The region of interest after fusion is determined using feature information contained in video image and three-dimensional information of laser point cloud to remove false detection of pedestrian and thus to achieve pedestrian detection in intensive scenes. Experimental verification and analysis in video sequences demonstrate that fusion of two data improves the performance of pedestrian detection and has better detection results. 相似文献