高铁闸机智能监控系统中的行人检测算法研究

被引：6

作者：

赵瑞宇 ^{[1
]}

孙首群 ^{[1
]}

吕晓军 ^{[2
]}

刘硕研 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海理工大学机械工程学院

[2] 中国铁道科学研究院电子计算技术研究所

来源：

计算机应用与软件 | 2013年 / 30卷 / 03期

关键词：

铁路运输; 边缘对称性; 梯度直方图; 行人检测; AdaBoost分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对高铁闸机智能监控行人检测系统中较高的实时性要求,提出一种改进的基于梯度直方图(HOG)特征与AdaBoost分类的行人检测算法。首先对图像样本提取HOG特征,进行Gentle AdaBoost分类训练,得到高检测率的强分类器;然后对待测图像进行垂直边缘预处理,根据行人图像与非行人图像的边缘对称性特征,排除大量非行人窗口;最后对剩余窗口提取HOG特征,依据训练出的AdaBoost分类器检测HOG特征向量,判断窗口是否含有行人。实验结果表明:改进的行人检测算法比原算法计算量少,能够在保证原有准确率的基础上,对图像进行更快的检测,满足高铁闸机行人检测系统的实时性要求。

引用

页码：85 / 88

页数：4

共 8 条

[1]

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