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基于視覺(jué)的后視攝像頭行人檢測(cè)

提出一種基于視覺(jué)的行人檢測(cè)，其通過(guò)后視攝像頭，對(duì)于部分遮擋和非站立姿勢(shì)的人仍然可以識(shí)別出來(lái)。該檢測(cè)通過(guò)經(jīng)相機(jī)制作的汽車后視魚(yú)眼鏡頭。該檢測(cè)系統(tǒng)利用“加速功能合成”原理，許多部分依靠最先進(jìn)的性能檢測(cè)方法。同時(shí)，建立了一個(gè)比較龐大的與系統(tǒng)相適應(yīng)的信息數(shù)據(jù)采集庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)包括了多種不同環(huán)境下的行人，可對(duì)不同封閉環(huán)境中不同姿勢(shì)的行人進(jìn)行檢測(cè)。將行人檢測(cè)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)模板檢測(cè)進(jìn)行了對(duì)比，該基于視覺(jué)的行人檢測(cè)所獲得的檢測(cè)精度更高。

基于單目視覺(jué)系統(tǒng)分別開(kāi)展以下研究：前景分割、對(duì)象分類、試驗(yàn)驗(yàn)證、目標(biāo)追蹤。該研究主要是對(duì)行人模型的主觀部分進(jìn)行配置，以提高由于部分遮擋和與模板相比較外觀變化較大的行人檢測(cè)。此外，該檢測(cè)系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別大量不同的行人外觀，提高了檢測(cè)精度。

本文研究收集了很多新的大數(shù)據(jù)，專門用于后視行人檢測(cè)應(yīng)用，在全長(zhǎng)視頻序列中包含20多萬(wàn)被標(biāo)記的行人，并使用專門用于評(píng)估基于視頻檢測(cè)開(kāi)發(fā)的方法來(lái)評(píng)估該數(shù)據(jù)及性能。

該系統(tǒng)所使用的基于部分遮擋檢測(cè)方法是獨(dú)特的，該檢測(cè)方法在近距離、部分閉塞和非站立行人檢測(cè)中具有較高的魯棒性。未來(lái)目標(biāo)是進(jìn)一步增加魯棒性和消除誤報(bào)，并改善基礎(chǔ)外觀檢測(cè)，克服針對(duì)兒童的檢測(cè)困難。

Shai Silberstein et al. 2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)June 8- 11, 2014. Dearborn, Michigan, USA.

編譯：鄭穎琳