一种融合UWB和视觉信息的行人预警方法

在先进驾驶辅助系统中,基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测,并且易受天气的影响,在极端天气下无法工作。针对视觉检测的缺陷,提出了一种利用超宽带(Ultra Wideband,UWB)通信模块检测行人位置信息的方法,并对其进行卡尔曼滤波以减小误差,同时将得到的行人位置信息与基于视觉的行人检测信息融合,设定匹配规则防止多报警和误报警的情况。测试结果表明,融合方法能够增加对视野外以及被遮挡行人的危险预警,提高了行人检测预警系统的可靠性。     

世界智能车辆行人检测技术综述

对世界智能车辆行人检测技术进行综述,重点介绍世界主要发达国家智能车辆行人检测技术的研究方法以及所采用的传感器,提出了智能车辆行人检测技术当前存在的一些问题,展望了今后的发展趋势。     

基于Prescan软件的行人检测仿真

行人的安全问题是智能交通系统中一个重要的环节,针对目前交通环境使用了一种融合了车载的激光雷达和摄像头数据的行人检测方法,将雷达和摄像头联合标定,将由雷达数据聚类得到的目标区域投影到图像中获取兴趣区域,然后根据行人对称度分析,腿部垂直边缘统计和基于Hausdorff距离的模板匹配的结果,分辨行人与非行人区域.并在交通仿真软件PRESCAN中把该车载的行人检测系统建模仿真,并添加该文的行人检测算法模块,论证了该算法的鲁棒性.      

基于改进 Adaboost 的行人快速检测与定位算法

随着智能交通的发展,道路行人主动安全的重要性愈发凸显,且越来越受到国内外研究机构的重视。选取 Harr-like特征,利用积分图快速计算矩形特征,对传统的Adaboost算法引入优化更新权重的方法,提出1种基于级联分类器的行人检测方法,实现行人的实时区域快速检测。实验结果表明,基于改进Adaboost算法的快速行人检测与定位方法实时性强、准确率高,基于该算法的行人快速检测与定位系统可靠性高、鲁棒性强。      

恶劣天气红外热成像行人检测方法研究

为了提高智能汽车在恶劣天气对行人检测的速度和精度,本文提出一种基于YOLO V4的红外热成像行人检测方法.通过迁移学习对YOLO V4模型进行再训练,可快速而准确地实现恶劣道路环境的行人检测.     

基于多源信息融合的行人检测实时性方法研究

目前车辆安全预警系统中存在行人检测粗检不准,细检过慢的问题,孤立的采用激光、雷达、红外或是摄像机均很难满足行人检测实时而准确的需求.考虑用多源信息融合的方法进行行人检测即将雷达与摄像机结合运用,使它们的信息有机融合,在提高速度的同时又不以降低精度为代价.研究了适应车载安全系统的摄像机标定与确定行人重点检测区域的方法.     

基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

利用视觉传感器信息丰富的特性，提出了一种基于边缘对称性的行人检测方法。利用Sobel算子和Hough变换确定车辆前方的感兴趣区域（AOI），然后提取感兴趣区域图像的垂直边缘，根据行人腿部的垂直边缘对称性确定垂直边缘对称轴，并结合行人形态特征以确定行人初始候选区域，最后采用灰度对称性和局部熵对行人候选区域进行目标识别验证。道路试验结果表明，该检测方法识别有效、可靠，并具有良好的鲁棒性。     

基于改进门控上下文聚合网络的雾天实时行人检测方法

针对自动驾驶车辆在雾天情况下易将行人误检和漏检的问题，提出一种基于改进GCANet除雾网络和CenterNet检测网络相结合、有效进行雾天行人识别的联合检测方法。该方法在GCANet中引入结合底层细节和全局结构的复合损失函数，优化除雾图的结构细节及图像质量；并将改进的GCANet除雾算法应用于检测算法的训练图像预处理中，最后送入CenterNet网络训练。试验结果显示，本文提出的方法在合成雾天数据集Foggy Citypersons上的平均对数漏检率MR-2值达到9.65，在真实雾天数据集RTTS上的平均精度AP50值达到86.11，降低了雾天场景下行人的漏检和误检情况，有效提升了检测网络在雾天条件下的泛化能力。     

基于差异性区域预测的行人与骑车人联合检测

本文中针对自动驾驶车辆在环境感知过程中易将行人与骑车人混淆的问题,提出一种有效区分行人与骑车人的联合检测方法,并基于快速区域卷积神经网络Faster R-CNN进行改进。首先,通过增加一个子网络提取图像形状特征通道,将其与主干网络生成的特征图进行聚合,额外的形状语义通道用以辅助检测器区分行人与骑车人的特征;接着,通过构建差异性区域预测单元,以区分行人与骑车人差异部位,将建议区域划分为多个部件并计算其置信度,根据该置信度对部件特征进行加权;最后,将主体特征与加权后的部件特征聚合后送至分类器进行分类。在本文中构建的行人-骑车人数据集和公开的Caltech数据集中进行测试的结果表明,改进后的检测方法能有效减少将骑车人误检为行人的情况,具有较高的检测精度。     

基于K-means算法的行人检测方法研究

行人作为交通事故易受伤群体之一,其安全保障越发受到重视.结合车载激光测距仪实时采集的车辆前方障碍物距离信息,提出基于K-means算法的行人检测方法.首先对激光测距仪接收的距离信息进行报文解析,形成激光云点图.其次,对激光云点图进行预处理,消除冗余数据.再应用K-means聚类算法对前方障碍物进行分类,最后建立行人宽度模型甄别行人目标.试验结果表明,基于K-means聚类算法能从激光云点图中快速提取行人目标,为汽车主动安全及交通安全研究提供基础.