[发明专利]辅助驾驶中基于部件的行人检测和基于特征的跟踪方法、系统

权利要求书

1.辅助驾驶中基于部件的行人检测和基于特征的跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)检测阶段

1-1)输入原始图像，对所述原始图像通过积分图像的方法构造所述原始图像的矩形特征，

1-2)通过Haar级联分类器对上述矩形特征分类得到强分类器，

2)验证阶段

2-1)对上述检测的结果得到的感兴趣区域Region of Interest进行HOG特征提取，然后对部件特征使用支持向量机SVM进行分类，

2-2)上述分类包括：部件验证和/或组合验证，

3)基于检测的跟踪阶段

3-1)对SVM的检测结果保留一设定时间，

3-2)将上述验证阶段的结果与上述检测结果匹配后跟踪得到最终的行人位置。

2.根据权利要求1所述的跟踪方法，其特征在于，所述步骤1-1)包括如下步骤：

使用下述至少三种特征：双矩形特征、三矩形特征以及四矩形特征，首先求出积分图像，然后计算矩阵特征。

3.根据权利要求2所述的跟踪方法，其特征在于，所述步骤1-2)包括如下步骤：

对每个计算得到的矩阵特征构造T个弱分类器，再根据T个弱分类器进行加权线性组合构造出强分类器。

4.根据权利要求1所述的跟踪方法，其特征在于，所述组合验证具体为：

将行人分成三部件：全身、上身和下身，其中上下身比例为1:1；

利用HOG-SVM分类器对上述三个部件进行检测，然后利用组合验证的方式得到最终结果

lout=1,ifΣi=0i<3li≥1-1,ifΣi=0i<3li<1]]>

其中，l_out是最终决定，l_i是来自三个基于部件的检测器之一的输出。

5.根据权利要求1所述的跟踪方法，其特征在于，所述设定时间为：250ms。

6.根据权利要求1所述的跟踪方法，其特征在于，所述部件验证具体为：

提取图像的HOG特征,

计算梯度后进行方向bin统计，

最后对梯度强度做归一化，将归一化处理之后的向量最为最终的HOG描述符。