深度学习目标检测模型YOLOv3 在准确率和速度方面得到了很好的平衡,对小目标有很好的检测效果,适用于自动驾驶场景下的多目标快速检测。 对COCO 和KITTI 数据集进行清洗,获得只有行人的一类目标标注数据集,在此数据集上使用YOLOv3 模型训练得出以行人为检测目标的权重文件及配置文件。使用摄像头获取到车辆前方的图像信息...
在目标检测领域,HOG特征通常与机器学习算法(例如支持向量机)结合使用,通过训练模型来识别图像中的目标。HOG特征在人体检测方面表现良好,尤其在行人检测上应用广泛,并为其他目标检测任务提供了一种有效的特征表示方法。 SVM(Support Vector Machine)是一种常见的监督学习算法,广泛应用于模式分类和回归任务中。 SVM的目标...
该函数表示对输入的图片img进行多尺度行人检测 img为输入待检测的图片;found_locations为检测到目标区域列表;参数3为程序内部计算为行人目标的阈值,也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍;参数5为图像扩充的大小;参数6为比例系数,即滑动窗口每次增加的比例;...
HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用到图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。 1、主要思想 此方法的基本观点是:局部目标的外表和形状可以被局部梯度或边缘方向的分布很好的描述,即使我们不知道对应的梯度和边缘的位置。(本质:梯度的统计信息,梯度主要存在于边缘的地方) 2、实施方法 首先将图像分成很多小的...
下面,我以一个人脸目标的检测为例,使用OpenCV2.4.7做一个HOG+SVM的检测实例。实例中,使用皮肤检测分割作为快速目标检测。HOG参数设置为64X64,Cell:16,Block:32,Bin:9 1、总体设计HOG是一个图像的特征,全称梯度方向直方图,是使用图像局部梯度对图像进行描述的一种方式。SVM是一个高维度的分类器,全称支持向量机,...
该函数表示对输入的图片img进行多尺度行人检测 img为输入待检测的图片;found_locations为检测到目标区域列表;参数3为程序内部计算为行人目标的阈值,也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍;参数5为图像扩充的大小;参数6为比例系数,即滑动窗口每次增加的比例...
使用分类器进行检测:将提取的HOG特征向量输入到一个分类器中,如支持向量机(SVM),用于目标的分类和检测。 基于HOG特征的目标检测算法在人体检测、行人检测等领域得到了广泛应用。它具有较好的鲁棒性和准确性,并且相对于Haar特征,HOG特征对光照变化和局部遮挡的影响较小。然而,该算法对于目标的旋转和尺度变化仍然具有一...
行人检测混合高斯模型区域提取梯度方向直方图降维为了提高行人检测系统的检测率, 提出了一种基于混合高斯背景建模结合方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)+支持向量机(support vector machine, SVM)的行人检测模型. 首先, 采用混合高斯模型进行前景分割, 有效提取出运动目标区域;然后, 在行人识别部分通...
摘要:针对传统HOG特征的行人检测方法中因遮挡及复杂环境存在较高漏检误检情况,建立了一种基于HOG和局部自相似(LSS)特征融合的行人检测算法。利用LSS反映图像内在几何布局和形状属性的特性,用主成分分析(PCA)将HOG和LSS两类特征在实数域降维,再将两种特征组合成新特征,结合线性SVM分类器进行行人检测。实验采用INRIA数...
摘要:针对传统梯度方向直方图(HOG)行人检测系统中检测窗扫描区域过大、HOG特征维度大而引起的检测速度慢问题,提出了改进的视频行人检测算法。通过运动信息提取感兴趣(ROI)目标区域,利用Fisher准则和多尺度特性选取具有强分辨力的行人HOG特征从而降低特征维数,结合支持向量机(SVM)检测行人。实验结果表明,本文方法在保证视...