[發明專利]一種行人檢測方法

在審

• 申請號: 201810326872.5
• 申請日: 2018-04-12
• 公開（公告）號: CN108549868A
• 公開（公告）日: 2018-09-18
• 發明（設計）人: 程德強;唐世軒;李巖;趙凱;高蕊;李騰騰;賴偉
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京天達知識產權代理事務所(普通合伙) 11386
• 代理人: 龐許倩;龔頤雯

1.一種行人檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

輸入圖像，獲取其像素點灰度值；

根據所述像素點灰度值獲取三種CRLBP算子，得到CRLBP紋理特征譜；

計算所述輸入圖像的HOG特征；計算所述CRLBP紋理特征譜的HOG特征；計算CRLBP直方圖特征；

將所述輸入圖像的HOG特征、所述CRLBP紋理特征譜的HOG特征、所述CRLBP直方圖特征進行融合，得到圖像描述子；

使用主成分分析法對所述圖像描述子進行降維，對降維結果使用分類器實現行人檢測和識別。

2.根據權利要求1所述的行人檢測方法，其特征在于，所述三種算子包括：

RLBP算子，計算公式如下

式中，g_c表示中心像素的灰度值，g_p表示一個半徑為R的圓上第p個相鄰像素的灰度值，p＝0,…,P-1，P表示鄰域的總數，g_ci表示g_c的鄰域像素的灰度值，i＝0,…,8，α是一個預設參數，s()表示二值函數，當其自變量大于等于0時s()等于1，自變量小于0時s()等于0；

RLBP_M算子，計算公式如下

式中，c表示整個圖像的m_p的平均值，m_p表示在半徑為R的圓上第p個鄰域像素的加權局部灰度與中心像素加權局部灰度的差異；

RLBP_C算子，計算公式如下

式中，c_I為整個圖像的平均局部灰度級。

3.根據權利要求1或2所述的行人檢測方法，其特征在于，所述計算圖像HOG特征的步驟包括：

對輸入圖像進行歸一化處理，得到歸一化圖像；

計算所述歸一化圖像的梯度，得到梯度的幅值和方向；

根據所述梯度的方向，對梯度幅值進行加權，得到加權梯度幅值；

選定檢測窗口，對窗口內像素進行歸一化處理，得到歸一化的HOG特征向量。

4.根據權利要求3所述的行人檢測方法，其特征在于，所述輸入圖像的HOG特征、所述CRLBP紋理特征譜的HOG特征、所述CRLBP直方圖特征采用串行方式進行融合，融合結果作為圖像描述子：

X＝[X₁₁,X₁₂,…,X_1n,X₂₁,X₂₂,…,X_2m,X₃₁,X₃₂,…,X_3l]

其中，所述CRLBP直方圖特征向量X₁＝[X₁₁,X₁₂,…,X_1n]，所述輸入圖像的HOG特征向量X₂＝[X₂₁,X₂₂,…,X_2m]，所述CRLBP紋理特征譜的HOG特征X₃＝[X₃₁,X₃₂,…,X_3l]。

5.根據權利要求3所述的行人檢測方法，其特征在于，所述歸一化處理的方法是圖像Gamma和顏色空間歸一化。

6.根據權利要求3所述的行人檢測方法，其特征在于，計算所述歸一化圖像的梯度的方法是對輸入的歸一化圖像進行一階微分。

7.根據權利要求4-6之一所述的行人檢測方法，其特征在于，所述梯度的幅值和方向θ(x,y)分別表示為

式中，f(x,y)表示所述歸一化圖像，G_x和G_y分別表示歸一化圖像在水平方向上及垂直方向上的梯度。

8.根據權利要求7所述的行人檢測方法，其特征在于，梯度的方向表示為