文档介绍：第34卷、,|·文章编号:100_3428(2008)02_184__03文献标识码。A中田分类号。TP391种改进的夜间行人检测算法葛俊锋,罗予频(清华大学自动化系,北京100084)摘要:针对夜间动态背景下的行人检测中分割算法受光照条件影响大、误识别多等问题,提出双阈值分割算法和以多目标跟踪为核心的算法框架。新的分割算法解决了行人亮度分布不均时的分割问题,同时在新的框架下可以综合多帧的处理结果进行综合判断,通过将基于支持向量机的识别算法和多目标跟踪算法的融合,降低了系统的计算量,且比一般的系统具有更高的识别率。关健诃:行人检测;多目标跟踪;支持向量机ImprovedPedestrianDetectionAlgorithminNighttimeGEJun·feng,LUOYu-pin(DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing100084)[Abst~ct|Thispaperproposesadualthresholdsegmentationalgorithmandamultiple--object--tracking--basedframeworkfortheproblemsofnighttimepedestriandetectionindynamicscenes,,.[Keywordslpedestriandetection;multipleobjecttracking;SupportVectorMachine(SVM)基于视频的行人检测是计算机视觉中的研究热点之一,它在智能监控、视频分析、智能汽车等领域都有广泛的应用。智能辅助驾驶系统的主要目的是为了尽量避免行人和车辆的碰撞,并在危险状况下提前对驾驶员进行警告,保障行人和驾驶员的安全。目前,越来越多的汽车生产厂商和研究机构开始了行人检测技术的研究。欧洲的戴姆勒克菜斯勒研究中心发起的PROCTOR+项目已经在白天的行人检测中取得了初步的成效?。日本本田公司的智能夜视系统利用双目远红外摄像头在夜间行人检测方面基本达到了实用的要求。考虑到系统成本的要求以及远红外摄像头容易受背景温度影响等原因,在夜间行人检测中采用近红外摄像头也是非常合适的。本文提出的算法基于单目近红外摄像头,利用多目标跟踪技术有效地提高了基于单帧识别的行人检测系统的性能。1系统框架目前关于行人检测的算法常用的有基于形状信息的方法、基于运动特性的方法、基于行人模型的方法、基于立体视觉的方法和基于小波特征及支持向量机的方法(SupportVectorMachine,S