[發明專利]行人檢測方法和裝置在審
| 申請號： | 201410431439.X | 申請日： | 2014-08-28 |
| 公開（公告）號： | CN104268503A | 公開（公告）日： | 2015-01-07 |
| 發明（設計）人： | 孫銳;谷明琴;王海;王繼貞 | 申請（專利權）人： | 奇瑞汽車股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138 | 代理人： | 江崇玉 |
| 地址： | 241006 安徽省*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 行人 檢測 方法 裝置 | ||
1.一種行人檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
分別獲取行人樣本和非行人樣本；
通過K-奇異值分解K-SVD算法將所述行人樣本訓練為行人樣本字典；
通過所述K-SVD算法將所述非行人樣本訓練為非行人樣本字典；
獲取待測樣本在所述行人樣本字典中的殘留誤差，所述待測樣本為需要進行行人檢測的樣本；
獲取所述待測樣本在所述非行人樣本字典中的殘留誤差；
當所述待測樣本在所述行人樣本字典中的殘留誤差小于所述待測樣本在所述非行人樣本字典中的殘留誤差時，確定所述待測樣本中包含有行人。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，
所述通過K-奇異值分解K-SVD算法將所述行人樣本訓練為行人樣本字典，包括：
將所述行人樣本轉化為行人邊緣特征樣本；
通過所述K-SVD算法將所述行人邊緣特征樣本訓練為行人樣本字典；
所述通過所述K-SVD算法將所述非行人樣本訓練為非行人樣本字典，包括：
將所述非行人樣本轉化為非行人邊緣特征樣本；
通過所述K-SVD算法將所述非行人邊緣特征樣本訓練為非行人樣本字典。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，
所述通過所述K-SVD算法將所述行人邊緣特征樣本訓練為行人樣本字典，包括：
通過求解訓練方程將所述行人邊緣特征樣本訓練為行人樣本字典；
所述通過所述K-SVD算法將所述非行人邊緣特征樣本訓練為非行人樣本字典，包括：
通過求解訓練方程將所述非行人邊緣特征樣本訓練為非行人樣本字典；
其中，所述訓練方程為：
所述訓練方程的約束條件為：||xj||0≤L；其中Di表示字典，yij表示所述行人邊緣特征樣本或非行人邊緣特征樣本，i＝0或1，i＝0時Di表示非行人樣本字典，yij表示非行人邊緣特征樣本，i＝1時Di表示行人樣本字典，yij表示行人邊緣特征樣本，xj表示稀疏編碼，1≤j≤K且j為整數，L為稀疏度控制系數。
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