位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于HOG特征的行人视觉检测方法
  • ISSN号:1000-9787
  • 期刊名称:《传感器与微系统》
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北华航天工业学院基础部,河北廊坊065000, [2]北京东方研修学院计算机系,河北廊坊065000
  • 相关基金:廊坊市科研计划资助项目(2010085)
中文摘要:

行人检测是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向和研究热点。以单目视觉传感器作为外界环境信息获取的主要手段,建立了一个包含行人分割、识别的检测系统。根据行人特有的一些特征,提出了基于垂直边缘和边缘对称性的行人分割方法,并进行精确定位。在行人识别阶段利用HOG特征进行特征提取,然后利用线性支持向量机进行行人识别。对大量的包括不同天气和场景条件下的测试集进行了测试,结果表明:提出的算法具有良好的检测效果。

英文摘要:

Pedestrian detection is intensively investigated and becoming a hot topic in the field of computer vision.By making use of monocular vision detector as the main mean of catching outside environmental information,a pedestrian detection system including segmenting of regions of interests(RoIs)and recognizing detection system is built.According to the particular characteristic of pedestrian,based on pedestrian segmenting method grounding on vertical edge and the symmetry property of it,and the pedestrian is accurately located and segmented from the video image.In the recognition process,HOG feature extraction method is produced to extract pedestrian features and a linear support vector machine(SVM)is used for pedestrian recognition.A large number of tests at different kinds of weather and scenes are carried out.Experimental results show that the pedestrian detection algorithm has effective performance.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《传感器与微系统》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所
  • 主编:吴亚林
  • 地址:哈尔滨市南岗区一曼街29号四十九所
  • 邮编:150001
  • 邮箱:st_chinasensor@126.com
  • 电话:0451-82510965
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9787
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1537/TN
  • 邮发代号:14-203
  • 获奖情况:
  • 获全国优秀科技期刊三等奖,获1996年度黑龙江省科技期刊评比,优秀科技期刊壹等奖,获《CAJ-CD》执行优秀奖,获信息产业部2001-2002年度电子科技期刊规范化奖,获信息产业部2003-2004年度优秀电子科技期刊奖,获信息产业部2005-2006年度优秀电子科技期刊奖,获工业和信息化部2007-2008年度电子精品科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:10819