基于局部特征的车载红外行人检测方法研究

王国华; 刘琼; 庄家俊

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.07.030

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基于局部特征的车载红外行人检测方法研究

科研通信 | 更新时间：2025-07-16

- 基于局部特征的车载红外行人检测方法研究
- Method Research on Vehicular Infrared Pedestrian Detection Based on Local Features
- 电子学报 2015年43卷第7期页码：1444-1448
- 作者机构：
  
  华南理工大学软件学院,广东,广州,511400
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61302121)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.07.030
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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王国华, 刘琼, 庄家俊. 基于局部特征的车载红外行人检测方法研究[J]. 电子学报, 2015,43(7):1444-1448.

WANG Guo-hua, LIU Qiong, ZHUANG Jia-jun. Method Research on Vehicular Infrared Pedestrian Detection Based on Local Features[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(7): 1444-1448.
王国华, 刘琼, 庄家俊. 基于局部特征的车载红外行人检测方法研究[J]. 电子学报, 2015,43(7):1444-1448. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.07.030.

WANG Guo-hua, LIU Qiong, ZHUANG Jia-jun. Method Research on Vehicular Infrared Pedestrian Detection Based on Local Features[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(7): 1444-1448. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.07.030.

摘要

车载红外行人检测在准确率和实时性方面存在多方挑战.文中基于行人头部、躯干成像与背景之间存在灰度分布差异

构建行人头部模型和躯干模型作为前端分类器

后端采用支持向量机(Support Vector Machine

SVM)进行分类;结合多帧校验和最近邻匹配跟踪行人.实验结果表明

检测时间基本持平

提高了检测准确率.

Abstract

There are lots of challenges in terms of precision and real-time performance in the detection of vehicular infrared pedestrian.This article established the pedestrians'head and torso models as the frond-end classifiers based on the brightness distribution difference between the pedestrians'head

torso and the background

and adopted the support vector machine (SVM) as the rear-end classifier;multi-frame check and nearest matching were combined to track the pedestrians.Experiment results show that the detection time is basically unchanged

and the detection accuracy have been improved.

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