[发明专利]基于局部特征的车载远红外行人检测系统及方法

权利要求书

1.一种基于局部特征的车载远红外行人检测方法，其特征在于构建一个三级级联分类器，并通过多帧校验和最近邻匹配填补漏检行人，具体包括：

步骤一，采用基于隔行处理方式的局部自适应阈值分割方法对图像进行分割；

步骤二，对分割结果进行形态学处理，并通过行人宽高比和高度特征确定候选区域；

步骤三，对候选区域头部定位，利用头部分类器进行第一级分类；所述头部定位指：对小尺度候选区域，通过纵向固定划分的方式进行三等分，将其中一个等分定位为头部区域；对大尺度候选区域则通过灰度投影得到投影曲线，根据曲线最大峰值和一阶导数自适应定位头部区域；所述头部分类指：通过所得头部区域及其邻近背景区域间的亮度差异检测头部；

步骤四，对候选区域躯干定位，利用躯干分类器进行第二级分类；所述躯干定位指：选取候选区域的中部区域；所述躯干分类指：所述躯干分类指：通过提取中部区域的高、低亮度比率特征检测行人的躯干；

步骤五，提取候选区域的方向梯度直方图和局部二值模式HOG-LBP特征，利用三分支结构的支持向量机SVM分类器进行第三级分类；所述三分支结构的SVM分类器指根据候选区域高度划分样本空间，构成三个互不相交的样本子集；在每一个样本子集中，提取候选区域的HOG-LBP特征，并通过线性SVM学习算法获得三分支结构分类器；

步骤六，对分类结果进行多帧校验，结合最近邻匹配填补漏检行人；多帧校验和最近邻匹配指：在连续多帧图像中，对被级联分类器判断为行人的分类结果进行确认，并将确认的结果与当前帧中的所有候选区域进行最近邻匹配；所述最近邻指在位置和尺度上具有最大相似性的两个区域。

2.权利要求1所述基于局部特征的车载远红外行人检测方法，其特征在于，步骤一中的局部自适应阈值分割方法指，在输入图像的每一奇数行中，通过像素水平邻域的灰度统计特性确定分割阈值，实现奇数行像素的二值化；且直接取当前奇数行的分割结果作为相邻偶数行的分割结果。

3.权利要求1所述基于局部特征的车载远红外行人检测方法，其特征在于，步骤二所述对分割结果进行形态学处理指通过腐蚀运算滤除噪声，利用膨胀运算填补弱连通区域；所述候选区域指在8-连通标记法提取的所有连通区域中，满足行人宽高比和高度特征的连通区域。