基于双目立体视觉和SVM算法行人检测方法

摘要：

提出了一种基于双目立体视觉和SVM算法的行人检测方法.采用行人样本的头肩HOG特征训练分类器,通过双目视觉系统获取待检测目标左右图像,经过摄像机标定和立体匹配之后,计算图像共轭点的视差生成深度图,以基于距离的阈值分割确定运动目标所在的ROIs,有效去除背景信息;提取分割图像的HOG特征,投入SVM分类器训练得到检测子;加载分类器在前景图像中做多尺度检测,标记检测出来的运动目标.实验表明:该方法能对复杂场景下不同尺度和姿态的行人进行有效检测,具有较高的鲁棒性和检测率,且具有很好的实时性.

关键词： 行人检测 双目立体视觉 深度图 HOG特征 SVM分类器

作者: 陈双玉 王海晖 吴云韬 孙志宏

作者单位: 武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉430205 武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉430205;武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室,湖北武汉430205

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届中国智能机器人会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 140-143

在线出版日期: 2015-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）