[发明专利]一种机器学习算法级联的铁轨行人检测方法

摘要

本发明公开了一种机器学习算法级联的铁轨行人检测方法，首先构建机器学习算法级联的铁轨行人检测系统，包括：特征向量库构建模块、分类器训练模块、提升树行人检测模块和支持向量机行人目标检测模块；然后通过采集铁轨附近行人图像，构建训练样本集合；采用提升树算法完成特征向量库的训练，利用支持向量机对方向直方图特征向量库进行训练；再次，加载提升树算法训练得到的分类器，在待检测图像中提取行人目标的粗检测区域；最后，在行人目标的粗检测区域利用分类器完成行人目标的确认。本方法采用提升树算法和支持向量机级联的方式，充分利用了提升树的高精度检测效果以及支持向量机良好的二分类性能，提升了铁轨附近行人的检测效果。

主权项

一种机器学习算法级联的铁轨行人检测方法，其特征在于具体步骤为：第一步构建机器学习算法级联的铁轨行人检测系统机器学习算法级联的铁轨行人检测系统，包括：特征向量库构建模块、分类器训练模块、提升树行人检测模块和支持向量机行人目标检测模块；所述：第二步特征向量库构建模块构建训练样本集合；第三步训练分类器模块分别利用提升树算法和支持向量机对构建的训练样本集合进行训练，并得到分类器；第四步提升树行人检测模块实现行人目标的粗检测；第五步支持向量机行人目标检测模块对粗检测到的行人目标进行最终确认；至此，通过提升树和支持向量机级联的方式完成了铁轨行人的检测。