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1. 研究目的与意义
研究的目的及意义: 运动行人检测作为计算机视觉领域一个重要的问题,已经被广泛地研究行人检测是动作识别、行为分析和行人跟踪等智能化任务的先决过程,具有广泛的应用前景。
目前行人检测的应用领域,概括起来主要有以下四个方面:(1) 驾驶辅助和自主车辆;(2) 人机交互;(3) 视觉监控和行为分析;(4) 图像分析和基于内容的图像检索;在自动驾驶辅助方面,对行人检测技术有迫切的应用需求。
在过去的近一个世纪的时期内,由于汽车作为交通工具的发展,路上的汽车越来越多,道路交通事故已经成为全球人口非正常死亡的主要因素之一,而交通事故引起的死亡人数中,行人的死亡占了很大一部分。
2. 国内外研究现状分析
经过几十年的发展,已经有大量的关于行人检测的算法发表在各种文献上。
特别是近十年来,产生了许多优秀的检测算法。
papageorgiou[32]等提出了最早的滑动窗口检测器之一,将支持向量机应用到多尺度harr小波的过完备字典上。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容:本文立足于视频场景下的运动行人检测问题,深入分析了一种基于行人运动模式和外形模式的检测方法。
研究计划:1查阅文献,了解研究动态,做开题报告。
2015.03.012015.03.182理论分析,利用所学知识撰写论文初稿。
4. 研究创新点
本文在两个数据库上对该运动行人检测系统进行了仿真实验,实验结果证明了结合了运动模式信息和外形特征信息后的级联分类器系统较静态的逐帧行人检测方法在检测效率和检测效果上都有明显改善。
同时,在PETS 2001数据库上的结果证明了该系统具有较好的推广性,一旦获得较好的训练,则能在其他未出现过的场景上较好地检测出运动行人。
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