先进驾驶辅助系统之行人检测系统

摘要

随着经济的发展,人们的购买力越来越强,越来越多的汽车行驶在公路上,随之而来的是车祸的发生量也越来越多。因为驾驶员或者行人的疏忽大意、违规操作等原因,车祸中人员的伤亡率越来越高,人们迫切需要一种技术减少交通事故的发生,尤其是减小人员受到的伤害,先进驾驶辅助系统正是在这样的背景下产生的。
　　先进驾驶辅助系统主要包括车辆状态检测模块、驾驶员状态检测模块、视野改善类模块、倒车\泊车辅助类模块、避险辅助类模块等五个模块,几乎涵盖了目前基于主动、被动安全技术的所有方面。但是由于技术上的局限和成本的原因,现在只有少量高端车配备了先进驾驶辅助系统中一个或者多个模块。
　　行人检测系统利用车辆前边的摄像头获取车辆前方的视频信息,然后从视频序列中检测出行人的位置,进而给驾驶员报警,帮助驾驶员作出正确判断。行人检测系统是先进驾驶辅助系统中最重要的一个部分,它是直接针对行人保护的系统,力图减少交通事故的发生量。
　　本文首先利用行人纹理的高度对称性来获得感兴趣区域,然后提取感兴趣区域的HOG特征,最后通过支持向量机进行最终的统计分类。

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第一章 绪论

1.1 先进驾驶辅助系统概述

1.2 行人检测技术概述

1.3 论文研究的意义和目的

1.4 本文的内容安排

第二章 基于机器视觉的行人检测

2.1 引言

2.2 基于统计分类的行人检测方法

2.3 基于模板匹配的行人检测方法

2.4 基于立体视觉的行人检测方法

2.5 基于神经网络的行人检测方法

第三章 图像预处理及HOG特征提取

3.1 图像预处理

3.2 提取感兴趣区域

3.3 HOG特征提取

第四章 支持向量机行人检测

4.1 行人检测库

4.2 机器统计学习理论

4.3 支持向量机理论

第五章 实验结果分析与结论

5.1 实验结果

5.2 总结和展望

致谢

参考文献

在读期间研究成果