红外图像行人目标检测算法研究

发布时间:2025-05-26 23:34
  在汽车辅助驾驶系统和安防监控等领域中,对行人目标的检测至关重要。基于可见光的视频和图像在照明不足的环境下,成像质量差,大量有效信息被破坏,难以有效识别行人目标。与可见光相比,红外成像反映的是热辐射率不同的场景目标表面温度分布差异,不依赖环境的光照条件。在黑夜、雨天等视线不好的环境中也能有效成像,适用范围广,因此基于红外图像的行人目标检测算法具有良好的应用前景。行人目标动作多样,随机性强,外观模式复杂多变,尺度不一,且相比可见光,红外图像中行人缺少色彩信息,纹理信息较少,特征可区分度不高,为行人目标检测算法设计带来困难。综上,基于红外图像的行人检测算法仍有研究价值和提升空间。本文方法基于深度学习网络,针对道路上行人目标,对单发多框检测器(Single Shot multibox Detector,SSD)算法做出改进,主要工作如下:(1)改进特征提取网络。使用扩张通道卷积方法将不同感受野的特征聚合,加强卷积网络特征提取能力,利用改进的基础网络搭建I-SSD红外图像行人检测网络,设计网络连接方式和参数,提升了网络对行人的检测能力。(2)在网络中添加特征通道权重重标定模块,通过整个网络端到端训...

【文章页数】:67 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1.5红旗HQ3系列轿车的主动红外夜视技术Fig.1.5TheactiveinfrarednightvisiontechnologyofHongqiHQ3seriescar

图1.5红旗HQ3系列轿车的主动红外夜视技术Fig.1.5TheactiveinfrarednightvisiontechnologyofHongqiHQ3seriescar

1绪论从而有效帮助驾驶员掌握前方实时路况,保证驾驶员在视线不佳的道路环境下也能够实现安全驾驶。目前,中国已成为红外辅助驾驶系统消费市场的重要部分,大约占全球市场的25%。展望未来,中国将继续领跑该领域市场。另外,基于红外图像的行人目标智能检测算法也成为了国内外各大汽车研发中....


图8目标检测框对比(a)FastR-CNN检测框(b)

图8目标检测框对比(a)FastR-CNN检测框(b)

第40卷第6期Vol.40No.62018年6月车凯等:基于改进FastR-CNN的红外图像行人检测研究June2018583(a)FastR-CNN检测框(b)本文算法检测框(a)Bounding-boxofFastR-CNN(b)Bounding-boxofthispaper....


图5.7(a)简化二值人体模板(b)人体概率模板(c)三种尺度下的人体头肩部模板

图5.7(a)简化二值人体模板(b)人体概率模板(c)三种尺度下的人体头肩部模板

基于红外图像的行人检测算法研究需要涵盖实际应用中可能出现的所有行人目标,因此,模板库的人姿态和尺度的多样性,并且模板匹配的过程中应不断变换搜索模板匹配法的计算过程较为简单,但无法建立覆盖所有行人姿态时,当行人模板数量过多时,会严重影响算法的运行效率。


图2.1HOG特征计算流程

图2.1HOG特征计算流程

分析红外图像行人检测相关理论基础,在各类算法中的两类算法具有较高的准确率、优异的鲁棒性以及优上述两类方法。方法提取的红外行人检测算法首先通过特征提取算法提取对所提取的特征向量进行判定,检测行人目标。征stogramoforientedgradient)算法[4]通过计算和统....



本文编号:4047152

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