【摘 要】
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运动行人检测是城市交通环境下的智能车安全行驶辅助导航技术中的一项关键技术,对推动智能车辆技术的发展与保障城市道路交通安全具有重要作用。而由于夜间路面光线的原因,大
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运动行人检测是城市交通环境下的智能车安全行驶辅助导航技术中的一项关键技术,对推动智能车辆技术的发展与保障城市道路交通安全具有重要作用。而由于夜间路面光线的原因,大部分的交通事故都发生在晚上。针对夜间行人检测受光照影响大,误识别多等问题,并考虑到性价比问题,提出了采用普通摄像头的夜间行人检测方法。图像预处理部分包括图像去噪和图像分割。图像去噪根据自适应小波收缩和各向异性扩散去噪这两种方法各自的特点,设计一种混合去噪算法提高了信噪比,缩短图像去噪时间。图像分割采用基于双树复小波变换的二维Otsu直线阈值型分割算法,利用双树复小波变换将二维直方图区域变换到小波域来搜索阈值,大大降低了运算复杂度,缩减了寻找阈值的时间。检测部分采用基于梯度直方图特征的Gentle AdaBoost算法训练出来的多层分类器检测夜间行人。梯度直方图特征既可以描述人体的轮廓特征,同时对光照又不敏感,很适合用来描述夜间行人特征。而利用分类器输出为实数值的Gentle AdaBoost算法进行分类器训练,可以提高训练效率和结果精度。同时,本文设计了一种基于DSP FPGA的数字图像处理系统,并对硬件各个环节的实现做了详细介绍。在硬件开发平台上,对论文采用的夜间行人检测算法进行了实验验证,取得了满意的效果。图[31]表[2]参[91]
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