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行人检测算法及其在Android平台上的实现
| 论文题名： | 行人检测算法及其在Android平台上的实现 |
| 关键词： | 车载设备;行人检测;Android平台;功能模块 |
| 摘要： | 移动互联网的发展已然进入了快车道，这和Android系统息息相关。近年基于Android平台的智能设备取得了长足的进步，为智能家居、智慧城市等领域的发展提供了很多成熟新颖的解决方案。行人检测(Pedestrian Detection)[1]是计算机视觉领域非常重要的研究课题，对智能监控、机器人导航、车辆辅助驾驶和无人驾驶等领域有着十分重要的意义。谷歌无人驾驶成功实验后，国内掀起了无人驾驶研究的热潮，百度、乐视、通用汽车等大型企业相继加入了竞争的行列。车载行人检测算法无疑是其重要的研究方向。 行人检测研究涵盖诸多难点问题:行人本身存在形态姿态的多样性，行人内部和其他障碍物的遮挡造成的行人信息不完整，监测环境复杂多样以及应用场景具有独特性等等都给行人检测带来了阻碍。针对以上问题，科研人员从行人检测的特征表示[2]，模板设计[3]、激光扫描[4]和分类模型[5]等诸多方向进行了深入研究。本文以Viola等[5]提出的Boosted Cascade框架为基础，集合核相关滤波[40]提出了一种新的行人检测算法，基于Android移动设备设计出一个实时的行人检测系统。本文的主要贡献如下: 1.文章从Android设备的行人检测在一般场景当中的应用问题入手，针对传统行人检测算法特征复杂度高，分类实时性差等问题，比较当前主流行人算法，设计出一种集成学习配合核相关滤波的算法，得到一个实时性好、准确率高、复杂度低的行人检测模型; 2.文章深入研究Android平台的车载设备，了解Android应用开发框架，重点分析图像数据流的获取和处理模块，为Android平台算法移植做准备; 3.深入研究Window到Android的图像跨平台开发，比较多种方法的效率和难度，确立Android平台行人检算法移植方案;构建一个归一化处理的Android平台行人检测数据库;C++语言实现行人检测框架，训练出一个行人检测模型，在Android平台上实现实时的行人检测系统。 |
| 作者： | 彭伟 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 李绍滋 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 厦门大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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