公路交通科技
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공로교통과기
JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORTATION RESEARCH AND DEVELOPMENT
2013年
11期
131-138
,共8页
交通工程%行人检测%特征提取%辅助驾驶%代价敏感
交通工程%行人檢測%特徵提取%輔助駕駛%代價敏感
교통공정%행인검측%특정제취%보조가사%대개민감
traffic engineering%pedestrian detection%feature extraction%auxiliary driving%cost sensitivity
针对现有行人检测方法中行人特征描述易受光照变化影响及特征分类算法易受样本非均衡因素干扰等问题,提出一种改进的面向车载辅助驾驶系统的快速行人检测方法.通过改进标量特征的提取和组合方式增强其光照不变性,并结合改进的GSRLBP行人纹理特征进一步消除虚警的影响;同时引入代价敏感的思想,提出一种基于CS-SVM 的非均衡Gentle AdaBoost分类算法,引入代价敏感的SVM搭建弱分类器,并结合非均衡Gentle Adaboost算法规则将弱分类器组合为强分类器,使其有利于解决正负样本数量不均等的行人分类问题.试验结果表明,改进的行人检测方法在检测率及虚警率指标上均优于其他经典算法,实时性上也能满足实际使用的需求.
針對現有行人檢測方法中行人特徵描述易受光照變化影響及特徵分類算法易受樣本非均衡因素榦擾等問題,提齣一種改進的麵嚮車載輔助駕駛繫統的快速行人檢測方法.通過改進標量特徵的提取和組閤方式增彊其光照不變性,併結閤改進的GSRLBP行人紋理特徵進一步消除虛警的影響;同時引入代價敏感的思想,提齣一種基于CS-SVM 的非均衡Gentle AdaBoost分類算法,引入代價敏感的SVM搭建弱分類器,併結閤非均衡Gentle Adaboost算法規則將弱分類器組閤為彊分類器,使其有利于解決正負樣本數量不均等的行人分類問題.試驗結果錶明,改進的行人檢測方法在檢測率及虛警率指標上均優于其他經典算法,實時性上也能滿足實際使用的需求.
침대현유행인검측방법중행인특정묘술역수광조변화영향급특정분류산법역수양본비균형인소간우등문제,제출일충개진적면향차재보조가사계통적쾌속행인검측방법.통과개진표량특정적제취화조합방식증강기광조불변성,병결합개진적GSRLBP행인문리특정진일보소제허경적영향;동시인입대개민감적사상,제출일충기우CS-SVM 적비균형Gentle AdaBoost분류산법,인입대개민감적SVM탑건약분류기,병결합비균형Gentle Adaboost산법규칙장약분류기조합위강분류기,사기유리우해결정부양본수량불균등적행인분류문제.시험결과표명,개진적행인검측방법재검측솔급허경솔지표상균우우기타경전산법,실시성상야능만족실제사용적수구.
