基于進(jìn)化SVM的行人檢測分類技術(shù)研究.pdf

1、每年在汽車交通事故中死亡的行人數(shù)目龐大，基于保護(hù)行人、避免交通事故的目的，行人檢測系統(tǒng)已成為目前國內(nèi)外智能交通領(lǐng)域公認(rèn)的一個研究熱點。 行人檢測系統(tǒng)是一種車載輔助駕駛系統(tǒng)，它具有自動識別處于危險位置的行人、為駕駛者提供警報并在危急時刻接管駕駛等功能。近年來，已經(jīng)有一些汽車廠商推出了面向?qū)嵱玫南到y(tǒng)；然而這些系統(tǒng)一般采用昂貴的傳感設(shè)備，并且只裝備在部分高檔車型上，這不利于行人檢測系統(tǒng)的推廣，特別在我國更不符合建設(shè)節(jié)約型社會的需要和社

2、會需求。因此，基于簡單傳感設(shè)備的行人檢測技術(shù)研究具有重要的理論研究意義和很高的實際應(yīng)用價值。 本文以采用單光學(xué)攝像頭的行人檢測系統(tǒng)為研究背景，重點研究其中的分類檢測機(jī)制關(guān)鍵技術(shù)。論文的主要工作與特色有： 首先，設(shè)計并實現(xiàn)了一個只采用單光學(xué)攝像頭的低成本行人檢測原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)先利用統(tǒng)計學(xué)習(xí)分類器過濾掉大量不含行人的圖像，再利用支持向量機(jī)進(jìn)行精確的分類檢測：為了實現(xiàn)行人意圖判別，該系統(tǒng)還加入了行人行進(jìn)狀態(tài)檢測功能；

3、 然后，針對支持向量機(jī)分類器的設(shè)計，我們提出了遞進(jìn)的兩種基于進(jìn)化的支持向量機(jī)分類檢測方法。兩種方法都同時采用行人外形和運動特征，但第一種方法使用進(jìn)化算法來優(yōu)化設(shè)計分類器的訓(xùn)練模型；而第二種方法進(jìn)一步實現(xiàn)了特征集合和支持向量機(jī)分類器訓(xùn)練模型的聯(lián)合優(yōu)化。 實驗表明，我們優(yōu)化得到的分類器具有較高的檢測率和很低的誤報率，并具有可以調(diào)節(jié)的檢測速度；初步實現(xiàn)的單光學(xué)行人檢測原型系統(tǒng)在實際城市交通環(huán)境中具有較好的檢測能力，經(jīng)過進(jìn)一步改進(jìn)后具有