一种实时鲁棒的远红外车载行人检测方法

摘要

本发明公开一种实时鲁棒的远红外车载行人检测方法。该方法利用像素梯度的垂直投影捕捉输入图像中潜在的行人预选区域，采用局部阈值化方法和形态学后处理技术从行人预选区域中搜索感兴趣区域；提取多级熵加权梯度方向直方图特征描述感兴趣区域并输入支持向量机行人分类器进行在线感兴趣区域判断，通过多帧校验筛选行人分类器判断结果实现行人检测。根据样本高度分布划分训练样本空间，构建三分支结构的分类框架；结合自举法和提前终止法迭代收集困难样本和训练行人分类器。本发明不仅提高了行人检测的准确率，还能降低虚警率、改善输入图像处理速度和分类器泛化能力，提供了一种有效的夜间车载辅助行人预警方法。

主权项

一种实时鲁棒的远红外车载行人检测方法，其特征在于包括如下步骤：（1）通过基于像素梯度垂直投影法捕捉输入图像序列中的行人预选区域；（2）采用局部阈值化方法和形态学后处理技术从行人预选区域中提取感兴趣区域 (regions of interest, ROIs)；（3）提取多级熵加权梯度方向直方图特征(pyramid entropy weighted histograms of oriented gradients, PEWHOG)描述感兴趣区域；（4）利用支持向量机(support vector machine, SVM)算法离线训练行人分类器；（5）利用行人分类器在线判断感兴趣区域，并通过多帧校验方法筛选行人分类器的判断结果，实现行人检测。