[发明专利]基于尺度不变的多特征融合行人检测方法在审
申请号: | 201910440006.3 | 申请日: | 2019-05-24 |
公开(公告)号: | CN110163161A | 公开(公告)日: | 2019-08-23 |
发明(设计)人: | 张文博;柴新雨;姬红兵;茹颖;刘思成 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 王品华 |
地址: | 710071 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开了一种基于尺度不变的多特征融合行人检测方法,主要解决现有技术中进行行人检测时检测效果不理想的问题。其实现方案为:1.获取训练集和测试集,并将训练集分为正样本集和负样本集;2.从正样本集提取方向梯度直方图HOG特征向量和尺度不变特征变换SIFT特征向量,并将其融合,得到尺度不变的多特征融合S‑HOG特征向量;3.对S‑HOG特征向量进行主成分分析PCA降维;4.使用支持向量机SVM对降维后的特征进行训练,得到SVM行人检测模型;5.将测试集输入到SVM行人检测模型中,得出测试集中是否存在行人的判别结果。本发明提高了行人检测精度,保证了实时性,可用于区域安防监控系统、智能交通管理系统。 | ||
搜索关键词: | 行人检测 向量 多特征融合 尺度 正样本集 测试集 训练集 智能交通管理系统 区域安防监控 梯度直方图 支持向量机 主成分分析 判别结果 特征变换 提取方向 负样本 实时性 降维 可用 测试 融合 检测 保证 | ||
【主权项】:
1.一种基于尺度不变的多特征融合行人检测方法,其特征在于,包括如下:(1)获取训练集和测试集:(1a)从INRIA person数据库中筛选出适用行人检测的500张图像作为训练集,图像的分辨率是64×128;(1b)从INRIA person数据库中筛选出600张图像作为第一测试集,从ChangeDetection数据库中的busStation数据集获取1250Frames包含车站场景下来往行人的图像作为第二测试集,从ChangeDetection数据库中的cubicle数据集获取7400Frames包含卧室场景下行人进出的图像作为第三测试集;(2)将训练集分为正样本集和负样本集:根据(1a)筛选的训练集的信息进行正、负样本的划分,即将500张训练集中包含有行人信息的300张图像作为正样本集,将500张训练集中不包含行人信息的200张图像作为负样本集;(3)从正样本集提取方向梯度直方图HOG特征向量和尺度不变特征变换SIFT特征向量;(4)将方向梯度直方图HOG与尺度不变特征变换SIFT特征向量进行融合,得到尺度不变的多特征融合S‑HOG特征向量;(5)对尺度不变的多特征融合S‑HOG特征向量进行主成分分析PCA降维;(6)使用支持向量机SVM对主成分分析后的特征进行训练,得到SVM行人检测模型;(7)使用测试集对行人进行检测:分别把(1b)中的三个测试集输入到(6)中的SVM行人检测模型,得出每个测试集中存在行人或不存在行人的判别结果。
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