厦门光沃自动化设备有限公司
产品名称:Omron E3S-X3CE4
价格: 65
供货总量: 666
规格: E3S-X3CE4
更新日期: 2018年11月25日, 有效期:180天
关键字: E3SX3CE4E3SX3CE4E3SX3CE4
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Omron E3S-X3CE4

行人检测技术与现行的智能驾驶辅助技术相比具有一定的特殊性,主要体现在行人兼具刚性和柔性物体的特性,对行人的检测易受到行人自身行为、穿着、姿态等因素的影响。行人检测技术,即从传感器采集到的图像中提取行人位置,对行人运动行为进行判断的方法,通过提取视频中运动目标区域的信息,使用背景减除法、光流法、帧差法等,结合人体形态、肤色等特征判断。在获取的静态图片中,使用的方法主要有模板匹配方法,基于形状检测方法,基于机器学习的检测方法。由于前两种方法存在明显缺点,近年来实际应用较少,本文着重介绍基于机器学习的检测方法的发展现状。

基于机器学习的行人检测方法的性能提升主要依赖行人特征描述以及分类器的训练。特征描述的复杂程度又影响了检测方法的实时性,HOG 是目前广泛使用的行人特征描述方法,另外 Haar、LBP 及其改进方法也是行人特征描述的常用方法?;餮暗姆掷嗥魃婕暗叫腥思觳獾募觳饴?,神经网络、支持向量机和 BoosTIng 方法是常见的机器学习分类器。

许多行人检测技术的算法都是以上述方法及其改进方法的基础上进行研究,从而在不同方面优化了行人检测技术。以 HOG 与线性向量机(SVM)结合为例,HOG 刻画了图像的局部梯度幅值和方向特征,基于梯度特征、对块的特征向量进行归一化处理、允许块之间相互重叠,因此对光照变化和小量的偏移并不敏感,能有效地刻画出人体的边缘特征。HOG 特征和 SVM 在场景简单的 MIT 行人数据库测试中,该组合检测率近乎 100%。



Omron E3S-X3CE4 
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Omron E3S-X3CE4

基于运动的检测方法:由于在不同的实际环境中物体运动时产生的图像信息不同,基于此特点,通常需要对多幅差异较大的图像进行处理,积累足够的信息后对运动物体进行识别,实现对障碍物的检测。但此方法由于计算量大的局限,实际应用中实时性欠佳?;谠硕募觳夥椒ㄖ?,主要是光流法,该方法是机器视觉和模式识别中检测运动物体常用的方法之一,它利用了同一平面内运动物体的图像像素序列灰度分布的变化,建立坐标系检测并获取障碍物位置。

基于统计学习的检测方法:首先需要采集足够多的前方车辆样本,样本需涵盖不同的环境、天气、远近等情况。在训练样本数据的过程中,一般采用神经网络、Haar 小波等方法。训练完成后,便可应用于要实现的具体功能上。



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