计算机技术在立体视觉行人检测系统中的研究

摘要

智能汽车的核心技术是行人检测,而行人检测对行人安全、驾驶员具有重大意义,所以此项研究已经成为计算机视觉、智能车辆等领域的前沿研究课题.行人检测通常可分为感兴趣区分割、目标识别两阶段.基于距离的感兴趣区分割法鲁棒性很强,可以克服行人服饰、姿态与光照等因素的影响,由于需配置仪器如立体视觉测距、雷达等,经济成本高,算法也比较复杂.基于统计分类的目标识别法以提取行人图像特征为前提,然后通过统计学习法建立相应分类器(如Adaboost分类器、SVM分类器等).该方法稳定性、通用性比较高,不过需要以寻找有效、稳定的目标属性或者特征为前提.随着时代发展,计算机技术的日新月异,测距手段以立体视觉的分割法所需的运算成本、经济成本会大大降低,因此基于立体视觉的ROIs分割技术将受到更多的关注,将运用立体视觉技术进行ROIs分割.由于轮廓曲线描述,受姿态、光线变化以及行人服饰等因素影响较小,边界是目标的分界线,是行人识别的重要特征.