行人检测方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种行人检测方法、装置及设备，其中方法包括：利用预设的N种特征提取方法，分别提取待识别区域的N种特征向量，其中，N为大于1的正整数；分别确定N种特征向量与对应的N种分类器间的N个匹配度，其中，N种分类器分别对应N种行人姿态；根据N个匹配度的大小，确定待识别区域中是否包括行人。本发明专利技术的行人检测方法有效提高了对行人的检测准确度和识别率。

Pedestrian detection methods, devices and equipment

【技术实现步骤摘要】
行人检测方法、装置及设备
本专利技术涉及计算机和图像处理
，尤其涉及一种行人检测方法、装置及设备。
技术介绍
现如今，为了提高汽车行驶过程中的安全性，各生产商开始致力于开发更加安全可靠的汽车辅助系统。其中，基于视觉方式的主动安全系统是汽车辅助系统中的一种重要实现方式。而行人检测作为其中一项必不可少的功能，对主动安全系统功能的生效起着重要的作用。在实际使用过程中，行人检测基本上都是基于机器学习的方式实现，例如，使用方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients,简称HOG)特征作为行人的特征，然后结合支持向量机(SupportVectorMachine，简称为SVM)的学习方法来进行训练和检测，最终实现各种姿态的行人的检测识别。然而，专利技术人发现利用上述方式进行行人检测时，行人的各种姿态都是通过方向梯度直方图特征来表示，这就可能出现行人姿态描述不完整，从而出现检测不准确的问题，导致识别率低。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种行人检测方法。该方法有效提高了对行人的检测准确度和识别率。本专利技术的第二个目的在于提出一种行人检测装置。本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。本专利技术的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种行人检测方法，包括：利用预设的N种特征提取方法，分别提取待识别区域的N种特征向量，其中，N为大于1的正整数；分别确定所述N种特征向量与对应的N种分类器间的N个匹配度，其中，所述N种分类器分别对应N种行人姿态；根据所述N个匹配度的大小，确定所述待识别区域中是否包括行人。本实施例提供的行人检测方法中，通过利用预设的N种特征提取方法，分别提取待识别区域的N种特征向量，并分别确定N种特征向量与对应的N种分类器间的N个匹配度，然后根据N个匹配度的大小，确定待识别区域中是否包括行人。由此，实现了在对行人进行检测时，利用多种特征向量来表示行人的姿态，使得行人姿态描述的更完整，从而提高对行人的检测准确度，提高行人识别率。另外，本专利技术上述实施例提出的行人检测方法还可以具有如下附加的技术特征：在本专利技术的一个实施例中，所述提取待识别区域的N种特征向量之前，还包括：确定当前图像中的初始待识别区域；对所述初始待识别区域进行M级缩放处理，生成M个待识别区域，其中M为大于1的正整数。在本专利技术的另一个实施例中，所述初始待识别区域中包括行人；所述确定所述待识别区域中是否包括行人之后，还包括：确定所述M个待识别区域中的L个待识别区域中分别包括的行人的姿态及位置信息，其中，L为大于或等于1，且小于或等于M的正整数；根据所述L个待识别区域中分别包括的行人的姿态及位置信息，确定所述初始待识别区域中行人的姿态及位置。在本专利技术的另一个实施例中，所述确定当前图像中的初始待识别区域之前，还包括：对所述当前图像进行灰度及直方图均衡化处理；所述确定当前图像中的初始待识别区域，包括：根据图像采集装置在汽车中的位置，确定处理后的图像中的初始待识别区域。在本专利技术的另一个实施例中，所述分别提取待识别区域的N种特征向量，包括：利用预设的检测窗口及步长，对所述待识别区域依次进行检测，确定每个检测窗口分别对应的N种特征向量。在本专利技术的另一个实施例中，所述分别确定所述N种特征向量与对应的N种分类器间的N个匹配度之前，还包括：分别对包括不同姿态行人的图像进行训练，生成用于检测所述不同姿态行人的N种分类器。在本专利技术的另一个实施例中，所述根据所述N个匹配度的大小，确定所述待识别区域中是否包括行人，包括：若所述N个匹配度中的第i个匹配度大于阈值，则确定所述待识别区域中包括与所述第i种分类器对应姿态的行人。为达上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种行人检测装置，包括：提取模块，用于利用预设的N种特征提取方法，分别提取待识别区域的N种特征向量，其中，N为大于1的正整数；第一确定模块，用于分别确定所述N种特征向量与对应的N种分类器间的N个匹配度，其中，所述N种分类器分别对应N种行人姿态；第二确定模块，用于根据所述N个匹配度的大小，确定所述待识别区域中是否包括行人。本实施例提供的行人检测装置中，通过利用预设的N种特征提取方法，分别提取待识别区域的N种特征向量，并分别确定N种特征向量与对应的N种分类器间的N个匹配度，然后根据N个匹配度的大小，确定待识别区域中是否包括行人。由此，实现了在对行人进行检测时，利用多种特征向量来表示行人的姿态，使得行人姿态描述的更完整，从而提高对行人的检测准确度，提高行人识别率。另外，本专利技术上述实施例提出的行人检测装置还可以具有如下附加的技术特征：在本专利技术的一个实施例中，还包括：第三确定模块，用于确定当前图像中的初始待识别区域；生成模块，用于对所述初始待识别区域进行M级缩放处理，生成M个待识别区域，其中M为大于1的正整数。在本专利技术的另一个实施例中，所述初始待识别区域中包括行人；所述装置，还包括：第四确定模块，用于确定所述M个待识别区域中的L个待识别区域中分别包括的行人的姿态及位置信息，其中，L为大于或等于1，且小于或等于M的正整数；第五确定模块，用于根据所述L个待识别区域中分别包括的行人的姿态及位置信息，确定所述初始待识别区域中行人的姿态及位置。在本专利技术的另一个实施例中，还包括：处理模块，用于对所述当前图像进行灰度及直方图均衡化处理；所述第三确定模块具体包括：根据图像采集装置在汽车中的位置，确定处理后的图像中的初始待识别区域。为达上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及通信端口；所述通信端口，用于传输待识别图像数据；所述存储器，用于存储可执行程序代码；所述处理器，用于读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现第一方面实施例所述的行人检测方法。本实施例提供的计算机设备中，通过利用预设的N种特征提取方法，分别提取待识别区域的N种特征向量，并分别确定N种特征向量与对应的N种分类器间的N个匹配度，然后根据N个匹配度的大小，确定待识别区域中是否包括行人。由此，实现了在对行人进行检测时，利用多种特征向量来表示行人的姿态，使得行人姿态描述的更完整，从而提高对行人的检测准确度，提高行人识别率。为达上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面实施例所述的行人检测方法。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本专利技术一个实施例的行人检测方法的流程图；图2是本专利技术一个实施例的对直立的行人样本图像进行单元划分示意图；图3是本专利技术一个实施例的使用积分图方法计算骑车行人的Haar特征示意图；图4是本专利技术的另一个实施例的行人检测方法的流程图；图5是本专利技术一个实施例的对初始待识别区域进行M级缩放的示意图；图6是本专利技术一个实施例的对M个待识别区域进行特征向量提取的过程示意图；图7是本专利技术一个实施例的在原始图像中进行绘制检测结果本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行人检测方法，其特征在于，包括：利用预设的N种特征提取方法，分别提取待识别区域的N种特征向量，其中，N为大于1的正整数；分别确定所述N种特征向量与对应的N种分类器间的N个匹配度，其中，所述N种分类器分别对应N种行人姿态；根据所述N个匹配度的大小，确定所述待识别区域中是否包括行人。

【技术特征摘要】
1.一种行人检测方法，其特征在于，包括：利用预设的N种特征提取方法，分别提取待识别区域的N种特征向量，其中，N为大于1的正整数；分别确定所述N种特征向量与对应的N种分类器间的N个匹配度，其中，所述N种分类器分别对应N种行人姿态；根据所述N个匹配度的大小，确定所述待识别区域中是否包括行人。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待识别区域的N种特征向量之前，还包括：确定当前图像中的初始待识别区域；对所述初始待识别区域进行M级缩放处理，生成M个待识别区域，其中M为大于1的正整数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始待识别区域中包括行人；所述确定所述待识别区域中是否包括行人之后，还包括：确定所述M个待识别区域中的L个待识别区域中分别包括的行人的姿态及位置信息，其中，L为大于或等于1，且小于或等于M的正整数；根据所述L个待识别区域中分别包括的行人的姿态及位置信息，确定所述初始待识别区域中行人的姿态及位置。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定当前图像中的初始待识别区域之前，还包括：对所述当前图像进行灰度及直方图均衡化处理；所述确定当前图像中的初始待识别区域，包括：根据图像采集装置在汽车中的位置，确定处理后的图像中的初始待识别区域。5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述分别提取待识别区域的N种特征向量，包括：利用预设的检测窗口及步长，对所述待识别区域依次进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊伟，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44