基于支持向量机的车辆周边行人检测技术开题报告

1. 研究目的与意义

随着我国城市人口与汽车的数量在急剧增长，交通流量日益增大，交通拥挤堵塞现象日趋严重，交通事故时有发生，每年在汽车交通事故中死亡的行人数目庞大，基于保护行人、避免交通事故的目的，行人检测系统已成为目前过内外智能交通领域公认的一个研究热点。

行人检测系统是一种车载辅助驾驶系统，它具有识别处于危险位置的行人，为驾驶员提供报警并在危机时刻接管驾驶等功能。

为了降低交通事故发生率，保护行人的生命安全，研究界和汽车产业界都开始了行人检测系统的研究。

2. 国内外研究现状分析

虽然行人检测面临着众多挑战，但由于行人检测拥有巨大的应用价值与很好的研究意义，无论国内还是国外都花了巨大财力、物力和人力去研究行人检测。

2.1国外研究概况[1]国外，cheung和kamath研究了利用背景差分法从图像中识别运动目标以实现行人检测。

研究了许多建立背景模型的算法，如帧差、自适应中值滤波、中值滤波、混合高斯、卡尔曼滤波，并分析了它们在预处理、背景建模、前景检测和数据验证部分的不同点，实验结果表明高斯混合算法得到了较好的效果。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：1.了解车辆视觉导航、车辆辅助驾驶行人检测技术的基本概念和知识。

2.了解支持向量机，学习c 语言或者matlab语言。

3.收集样本，提取特征，采用hog检测人体，对样本进行测试分析。

4. 研究创新点

行人检测技术对于行人的生命安全极为重要，开发高效的、实时的行人检测技术是目前世界各国研究领域的重要任务。