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Snake模型及立体视觉在行人检测中的应用研究
| 论文题名： | Snake模型及立体视觉在行人检测中的应用研究 |
| 关键词： | 行人检测;立体视觉;轮廓提取;Snake模型;ROI分割 |
| 摘要： | 随着我国经济的高速发展，由汽车数量增多而引发的交通事故居高不下。为此，提高汽车智能化程度迫在眉睫。基于视觉的行人检测是智能车辆及安全辅助驾驶系统的核心内容,由于它对安全驾驶及行人生命财产的保护有重要意义，已成为智能车辆、计算机视觉和模式识别等领域的前沿研究课题。 行人检测主要有ROI分割及目标识别两个阶段。在ROI分割阶段，确定了基于立体视觉的ROI分割方案；在目标识别阶段，确定了以目标轮廓曲线为特征的统计学习方法。在行人检测实现过程中，主要工作内容如下： 1、建立了基于立体视觉的ROI分割策略：首先提取立体图像的视差图，然后将其投影至XZ平面，并在该平面中完成对目标的初次分割，最后将分割结果反向投影至原视图或视差图，从而完成对ROI的分割。 2、在视差提取过程，运用了一种基于边缘索引的立体匹配法，通过和基于区域的立体匹配法进行对比，验证了该法在目标分割过程具有更好的效果。 3、在目标初始分割过程中，为了去除路面目标（如路面标线、阴影、路面杂物等）以及高空物体（如树木等）给目标分割带来的影响，提出了基于高程的深度平面目标分割法。 4、确定了以目标轮廓曲线为特征的行人识别方法，并构建了以ROI分割阶段所得到的基于边缘视差的分割区域为基础的Snake模型轮廓曲线提取策略。 5、利用Matlab分别对各种Snake模型进行了测试，对比和分析了多类Snake模型在轮廓提取中的优缺点，并针对GVF模型在轮廓提取中的计算复杂度高、初始轮廓设置困难、抗噪性能差等缺陷，提出了基于GVF模型的抗噪Snake模型，并将其成功用于行人轮廓提取。 6、选择了以Matlab软件为基础的程序开发环境，以标准图像库提供的立体图像序列为分析对象，测试了本文所述方法的有效性。 |
| 作者： | 徐栩娟 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 王有远 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南昌航空大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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