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原文传递部分遮挡情况下的行人检测

论文题名：	部分遮挡情况下的行人检测
关键词：	行人检测;计算机视觉;智能交通;部分遮挡
摘要：	大数据时代的到来，推动着计算机技术的不断更新和发展，行人检测技术作为计算机视觉领域的研究热点在智能视频监控、智能交通、人机交互等领域表现出了重要的应用价值。但是由于遮挡问题的存在，使得部分遮挡情况的行人检测一直是这个领域的一个难点。目前优秀的行人检测算法有很多，大多数算法对简单环境下行人数量较少的情况有很好的效果，对于有严重遮挡的拥挤环境却无能为力。所以，本文以部分遮挡情况下的行人作为主要的研究对象，在形形变部件模型的基础上，提出了针对行人之间不同程度遮挡问题的联合检测模型，有效提高了遮挡程度较高的行人目标的检测能力。主要研究内容如下：　　（1）、通过对遮挡问题具体概述，将遮挡问题细分为物体遮挡和行人自遮挡两类，同时为了更好评估检测效果和后期模型的训练，建立了UESTC遮挡行人数据集。　　（2）、通过分析可变部件模型目标检测算法中的HOG特征提取、构建特征金字塔、模型训练以及整个算法的检测流程，训练了单行人遮挡模型对遮挡行人进行检测。　　（3）、针对单行人模型组件在行人自遮挡问题上的不足，提出了双行人模型组件以及同时包含单行人模型和双行人模型的联合检测模型，对不同程度的遮挡问题进行检测实验。　　（4）、通过联合检测模型在INRIA和TUD-pedestrians两个公开的行人数据集上的实验，证实了联合检测模型相对于单行人检测模型，能够提高拥挤环境下行人检测的检测率。　　通过实验结果的展示和比较可见，本文的联合检测模型可以更好解决行人检测中的遮挡问题。
作者：	江鸥
专业：	控制工程
导师：	王冰峰
授予学位：	硕士
授予学位单位：	电子科技大学
学位年度：	2016
正文语种：	中文