一种基于位置校正模型的行人检测方法

摘要

本发明公开了一种快速行人检测方法，包括三个步骤：稀疏扫描、建立位置校正模型、稠密搜索。具体分为：对待检测图像进行稀疏扫描，提取所有稀疏子窗口的梯度向量直方图(HOG)特征并进行粗分类，获取所有可能包含局部目标的子窗口；使用预学的位置校正模型估计已获取子窗口位置与目标真实位置的相对位移；根据各子窗口的目标估计位置建立目标位置候选区域，进行稠密搜索，获取目标精确位置。本方法无需穷举图像所有子窗口，可显著降低搜索窗口的数量，对于提高监控场景中目标检测的速度具有重要作用。本发明可广泛应用于智能视频监控系统、机器人视觉系统、辅助驾驶系统等。

主权项

一种基于位置校正模型的行人检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，对给定图像指定子窗口大小，以一定的步进遍历图像，提取图像稀疏子窗口，并提取所述稀疏子窗口的特征；步骤2，根据提取出的稀疏子窗口的特征，用已训练好的粗分类器判断每个稀疏子窗口中是否包含有检测目标的局部；步骤3，通过训练建立包含检测目标局部的稀疏子窗口的特征和该稀疏子窗口位置与目标真实位置之间相对位移的位置校正模型；步骤4，将步骤2获得的包含局部检测目标的稀疏子窗口的特征输入到步骤3得到的所述位置校正模型中，获得每个包含局部检测目标的稀疏子窗口位置与目标真实位置之间的相对位移的估计值，进而获得多个包含局部检测目标的稀疏子窗口分别对应的多个目标估计位置；步骤5，根据所述多个目标估计位置结合稀疏扫描子窗口的大小建立目标位置候选区域；步骤6，对已建立的目标位置候选区域，以指定的另一窗口大小、步进和缩放尺度遍历所述目标位置候选区域，得到多个子窗口，并提取各子窗口的特征；步骤7，将步骤6提取出的子窗口特征输入已训练好的SVM分类器中，所得分数最大的子窗口位置即为检测目标的最终位置，由此获得对于目标位置的精确估计。