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一种改进的梯度直方图远红外行人检测方法
  • ISSN号:0490-6756
  • 期刊名称:《四川大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]阜阳师范学院信息工程学院,阜阳236041, [2]华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510640
  • 相关基金:国家自然科学基金(61171141);安徽省自然科学重点研究项目(KJ2016A556)
中文摘要:

在远红外行人检测领域,实时性以及鲁棒性如何提高,这一问题一直得不到有效的解决.笔者以感兴趣区域ROIs为切入点,在图像预处理阶段充分应用像素梯度相关知识,总结出有效的垂直投影方法.该方法原理为:搜集图像梯度信息,采用初定位方法对垂直方向上的条状区域展开处理并获取包括行人在内的图像,采取局部双阈值图像分割算法获得相对较为可靠性ROIs,避免对整幅输入图像进行搜索.检测过程中,充分发挥全局信息作用,采用以金字塔熵加权的梯度直方图方法,针对远红外行人进行描述.本方法引入了支持向量机算法的识别技术.文章最后针对该方法进行了实验检验.实验结果显示,该方法大大缩短了ROIs提取过程的搜索耗时,而且可以对一些以背景目标为主的候选区域进行抑制.

英文摘要:

For the real-time and robustness of far-infrared pedestrian detection remains a very challenging problem, the paper presents a vertical gradient projection method based on the pixels from ROIs (Re- gions of Interest) extracted angle. This method utilizes the image gradient information to conduct early positioning for the vertical banded image area which may contain pedestrians, then forms relatively relia- ble ROIs by partial dual-threshold image segmentation algorithm inside obtained image. In the pedestrian detection process, it combines global information and gradient histogram method based on pyramid weighted en- tropy to describe the far-infrared pedestrian, at the same time assist in SVM algorithm to complete the identifica- tion process. Experiments show that the method can improve the search efficiency of ROIs extraction stage, and suppress portion of the candidate region included in the background target.

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期刊信息
  • 《四川大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编:刘应明
  • 地址:成都九眼桥望江路29号
  • 邮编:610064
  • 邮箱:
  • 电话:028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号:ISSN:0490-6756
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖(1995,1999),四川省科技优秀期刊一等奖(1996,2000)
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10542