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《基于多特征粒子濾波行人跟蹤算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、大連理工大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明作者鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進行研究工作所取得的成果。盡我所知，除文中己經(jīng)注明引用內(nèi)容和致謝的地方外，本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，也不包含其他已申請學(xué)位或其他用途使用過的成果。與我一同工作的同志對本研究所做的貢獻均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。若有不實之處，本人愿意承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。學(xué)位論文題目：蔓至壘籃叢。匠坦土選漣伍塵芝丞短釜i益紅絲作者簽名：拉亡歪日期：—生d互年—【月上日大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要汽車與行人碰撞是道路交通事故主要碰撞類型。對車輛前方處于危險狀態(tài)的行人進行檢測
2、，并對其進行跟蹤，利用跟蹤結(jié)果分析行人運動狀態(tài)進行建模，分析其危險狀態(tài)，從而進行有效的行人防碰撞預(yù)警是汽車主動安全保護行人的重要方法。因此，行人目標一旦確認識別，該目標能否準確跟蹤直接決定行人防碰撞預(yù)警系統(tǒng)性能的好壞。作為國家自然科學(xué)基金項目《基于組合分類機制的過街行人檢測與防碰撞預(yù)警方法研究》的主要研究內(nèi)容之一，本文以汽車主動保護行人安全問題為研究目標，以粒子濾波理論為基礎(chǔ)，結(jié)合行人顏色、SIFT以及梯度方向直方圖等多特征信息，研究了攝像機運動情況下的行人檢測與跟蹤算法。詳細介紹基于多特征的粒子濾波行人跟蹤算法的設(shè)計流程和實現(xiàn)步驟，并給出不同環(huán)境下的實驗分析。
3、本文主要研究工作包括以下內(nèi)容：(1)利用課題組前期研究成果(文獻[7])中的腿部檢測的方法進行行人整體的檢測，即首先提取圖像中局部區(qū)域的梯度方向直方圖(HOG)特征，利用基于查找表型的GentleAdaBoost方法形成行人識別分類器，作為HOG特征訓(xùn)練的分類，從而實現(xiàn)行人的在線檢測，并且進行了實驗驗證。(2)為獲得車載動態(tài)環(huán)境下較好的行人跟蹤結(jié)果，提出一種HOG與顏色直方圖特征的粒子濾波行人跟蹤方法。利用HOG特征訓(xùn)練識別行人的分類器獲取待跟蹤目標，利用粒子濾波預(yù)測行人位置狀態(tài)信息，并在預(yù)測結(jié)果的一定范圍內(nèi)，利用HOG特征對行人進行驗證及位置校正，不斷修正粒子
4、權(quán)值并實現(xiàn)重采樣，實現(xiàn)動態(tài)背景下行人跟蹤。(3)尺度不變特征變換(SIFT)算法是一種有效的特征提取算法，但耗時較長；粒子濾波算法是依據(jù)顏色特征進行跟蹤的方法，但是單純的依據(jù)顏色特征會造成跟蹤的不穩(wěn)定，尤其是在目標被部分遮擋的情況下。根據(jù)兩種算法各自的優(yōu)缺點提出一種基于SIFT．粒子濾波行人跟蹤方法。利用顏色直方圖的同時利用SIFT對目標進行加以描述，并且采用粒子濾波預(yù)測目標位置進行粗定位，SIFT特征匹配進行精確定位的方法，此方法對解決目標遮擋及旋轉(zhuǎn)問題具有較好的效果。(4)本文將行人檢測模塊與行人跟蹤模塊組合成一個行人檢測跟蹤系統(tǒng)。然后針對幾個典型的場景分別
5、進行試驗，并比較不同粒子數(shù)對跟蹤消耗時間和跟蹤誤差的影響。進一步分析行人運動，提取行人運動參數(shù)，確定防碰撞行人預(yù)警機制。試驗表明，本文提出的算法對車輛前方一定距離內(nèi)的行人能夠較好的識別并能較好的跟蹤行人，同時能夠準確描繪出行人運動的軌跡，為進行行人的運動分析提供依據(jù)。關(guān)鍵詞：行人檢測；行人跟蹤；粒子濾波；HOG特征；SIFT特征基于多特征的粒子濾波行人跟蹤算法研究ResearchonPedestrianTrackingAlgorithmBasedonMultipleFeaturesandParticleFilterAbstractVehicleandpedest
6、rian’Scollisionisthemaintypeofroadtrafficaccidentsandpedestrianisalwaysinweakposition．Carryingoutdetectionofpedestrianincriticalconditionanddevelopingatimelywarningsystemcaneffectivelyreducethenumberofpedestriancasualtiesinroadtraffic，andwillmakegreatcontributionsonpromotingthevehicl
7、einitiativesafety．Thepedestrianprotectionsystemcandetect，identifyandtrackthepedestrianfromthevideosequences，andalsohaveanunderstandinganddescriptionofitsbehaviour，andthusactivateeffectivewarning．Theaccuracyoftheobjecttrackingdirectlydeterminestheperformanceofthedetectionsystem．Thispa
8、perhasaresea
