基于视觉的后视摄像头行人检测



基于视觉的后视摄像头行人检测

提出一种基于视觉的行人检测，其通过后视摄像头，对于部分遮挡和非站立姿势的人仍然可以识别出来。该检测通过经相机制作的汽车后视鱼眼镜头。该检测系统利用“加速功能合成”原理，许多部分依靠最先进的性能检测方法。同时，建立了一个比较庞大的与系统相适应的信息数据采集库，该数据库包括了多种不同环境下的行人，可对不同封闭环境中不同姿势的行人进行检测。将行人检测结果与标准模板检测进行了对比，该基于视觉的行人检测所获得的检测精度更高。

基于单目视觉系统分别开展以下研究：前景分割、对象分类、试验验证、目标追踪。该研究主要是对行人模型的主观部分进行配置，以提高由于部分遮挡和与模板相比较外观变化较大的行人检测。此外，该检测系统可自动识别大量不同的行人外观，提高了检测精度。

本文研究收集了很多新的大数据，专门用于后视行人检测应用，在全长视频序列中包含20多万被标记的行人，并使用专门用于评估基于视频检测开发的方法来评估该数据及性能。

该系统所使用的基于部分遮挡检测方法是独特的，该检测方法在近距离、部分闭塞和非站立行人检测中具有较高的鲁棒性。未来目标是进一步增加鲁棒性和消除误报，并改善基础外观检测，克服针对儿童的检测困难。

Shai Silberstein et al. 2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)June 8- 11, 2014. Dearborn, Michigan, USA.

编译：郑颖琳