基于图像特征的方法,主要通过手动构造行人特征,如hog等,再结合svm、adaboost等分类器训练检测器来实现行人检测。在实际场景下,多个行人与摄像头之间的距离远近不一,摄像头捕获的图像中行人尺寸不同,而现有检测过程中的特征尺寸单一,无法覆盖所有的待检测行人尺寸,出现漏检情况,导致检测效果不佳。另外,在密集人群场景...
提出一种基于梯度方向直方图与AdaBoost+SVM的行人检测算法.方向梯度直方图用于描述和提取行人的外观及运动特征,并使得外观,运动特征实现相互融合.在分类器的选择上使用SVM作为AdaBoost的弱分类器对行人检测器进行分类训练,最终得到分类效果好的行人检测器,实现更好的检测性能.关键词: 行人检测;HOG算法;AdaBoost算法;...
本文将基于改进的HOG特征和SVM分类器,来提高行人检测的准确性和鲁棒性。 一、HOG特征的改进 HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征是一种有效的图像特征描述方法,它通过统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述图像的纹理和形状特征。但是标准的HOG特征在一些情况下存在不足,如对光照变化和遮挡敏感,这会导致行人...
百度试题 题目基于视觉的行人检测方法有哪些? A.可见光行人检测B.红外行人检测C.微波行人检测D.HOG特征检测相关知识点: 试题来源: 解析 AB 反馈 收藏
(HOG)特征描述子的局限性,如冗余信息多,容易造成误检和漏检等,为了进一步提高行人检测的准确率和速度,提出多特征融合的行人检测算法,利用主成分分析(PCA)对HOG进行降维再与局部二值模式(LBP)特征进行融合,使用支持向量机(SVM)进行分类.在INRIA行人数据库上进行测试,实验表明该算法提高了识别率,加快了训练和检测的...
本发明公开了一种基于HOG和MeanShift算法的室内行人检测和跟踪方法,涉及在室内复杂环境下行人检测以及跟踪的技术领域,该方法包括Nao机器人与人体之间的定位、HOG算法特征提取、行人检测HOG+SVM的训练和验证、MeanShift算法目标跟踪以及在Nao机器人平台验证。其主要采用HOG算法和MeanShift算法,能实时地检测出行人,并对检测...
基于HOG特征行人检测器的递归错检校验方法、系统及设备专利信息由爱企查专利频道提供,基于HOG特征行人检测器的递归错检校验方法、系统及设备说明:基于HOG特征行人检测器的递归错检校验方法、系统及设备,属于车载辅助驾驶技术领域,为了解决车载...专利查询请上爱企查
训练集和测试集分别对应一个数据集，该数据集为带有边界框的原始可变分辨率的彩色门牌号图像，如下图。6 数据说明 ➢蓝色边界框仅用于说明目标数据，边界框信息存储在digitStruct.mat数据集中，而不是直接绘制在数据集中的图像上。➢每个tar.gz文件都包含png格式的原始图像，以及一个digitStruct.mat数据集，可以使用...
获取的主要手段,建立了一个包含行人分割,识别的检测系统.根据行人特有的一些特征,提出了基于垂直边缘和边缘对称性的行人分割方法,并进行精确定位.在行人识别阶段利用HOG特征进行特征提取,然后利用线性支持向量机进行行人识别.对大量的包括不同天气和场景条件下的测试集进行了测试,结果表明:提出的算法具有良好的检测...
基于HOG特征行人检测器的递归错检校验方法、系统及设备,属于车载辅助驾驶技术领域,为了解决车载单目摄像头行人检测中的行人目标错检的问题,计算行人目标框坐标循环执行步骤S2～步骤S4之后,直至所述比值不再落入表示目标数据无法确定的范围。效果是通过递归结构计算,使系统能够排除在实际应用中,因拍摄镜头角度、拍摄场景...