[發明專利]行人檢測方法

在審

• 申請號: 201810612948.0
• 申請日: 2018-06-14
• 公開（公告）號: CN108875628A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發明（設計）人: 柯磊;周振;陳鳳;趙莉
• 申請（專利權）人: 攀枝花學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 成都虹橋專利事務所(普通合伙) 51124
• 代理人: 李凌峰

1.行人檢測方法，包括單分類器訓練部分和檢測應用部分，其特征在于：

所述單分類器訓練部分包括以下步驟：

步驟一、在訓練樣本集中標注出每個訓練樣本的正樣本，得到完備的正樣本集；

步驟二、對正樣本集進行方向梯度直方圖統計，利用方向梯度直方圖提取出的特征，訓練出基于支持向量數據描述的單分類器；

所述檢測應用部分包括以下步驟：

步驟A、獲取檢測圖像，利用移動滑窗從檢測圖像生成多個候選圖像；

步驟B、對所有的候選圖像進行方向梯度直方圖統計，提取出每個候選圖像的特征；

步驟C、整合所有候選圖像的特征生成檢測圖像的特征描述，輸入到單分類器中進行分析處理，判斷是否有行人及行人的位置。

2.如權利要求1所述的行人檢測方法，其特征在于：所述步驟一中對所有正樣本采樣到歸一化的64×64像素。

3.如權利要求1所述的行人檢測方法，其特征在于：所述步驟二中每個正樣本按像素劃分為多個單元區，對每個單元區分別進行方向梯度直方圖統計得到對應單元區的表征圖像特征的編碼，整合每個單元區的編碼得到對應正樣本的特征描述。

4.如權利要求1所述的行人檢測方法，其特征在于：所述步驟A中檢測圖像按像素劃分為多個互不重疊且大小相同的矩形細胞單元，移動滑窗在檢測圖像中移動截取得到包括多個細胞單元的候選圖像，移動步長以細胞單元為單位，相鄰候選圖像中有相同的細胞單元，得到的所有候選圖像能覆蓋完檢測圖像。

5.如權利要求4所述的行人檢測方法，其特征在于：所述移動滑窗從左到右從上到下移動，移動步長采用1個細胞單元。

6.如權利要求4所述的行人檢測方法，其特征在于：所述步驟B將像素的梯度方向在0-180度區間內平均劃分為9個量化方向，計算得到每個像素的梯度幅值和梯度方向，每個細胞單元內的像素為其所在細胞單元的梯度方向直方圖進行加權投票，得到相應細胞單元的梯度信息，整合候選圖像中每個細胞單元的梯度信息生成候選圖像的特征描述，其中加權的權值采用像素的梯度幅值。

7.如權利要求1-6任一項所述的行人檢測方法，其特征在于：所述方向梯度直方圖統計中采用伽馬算法對像素進行預處理。

8.如權利要求7所述的行人檢測方法，其特征在于：所述預處理采用公式I(x,y)′＝I(x,y)^Gamma，其中I(x,y)是像素，Gamma是校正系數。

9.如權利要求8所述的行人檢測方法，其特征在于：所述Gamma采用0.5。

10.如權利要求1-6任一項所述的行人檢測方法，其特征在于：所述方向梯度直方圖統計中計算像素的梯度幅值和梯度方向采用方程組：

其中I(x,y)是像素，G(x,y)是梯度幅值，α(x,y)是梯度方向。