[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

摘要

本发明公开一种基于局部特征的车载远红外行人检测系统及方法，经过局部自适应阈值分割和形态学处理从红外图像中搜索候选区域；构建三级级联分类器对候选区域进行分类，第一级自适应或固定方式定位行人头部，依据头部与邻近背景的亮度差异进行行人分类，第二级提取行人躯干，根据行人躯干与背景热源的灰度分布差异进行行人分类，第三级融合方向梯度直方图和局部二值模式特征，通过三分支结构的支持向量机实现行人分类；进一步，通过多帧校验筛选级联分类结果，将筛选结果与候选区域进行最近邻匹配，填补漏检行人。系统包括候选区域选取模块、分类器离线训练模块、级联分类模块、多帧校验与近邻匹配模块。本发明能够兼顾检测准确率和检测速度。

主权项

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。