一种无监督视频行人检测与估计算法

2012-11-26宣晓刚刘伟峰

杭州电子科技大学学报(自然科学版) 2012年4期

宣晓刚，刘伟峰

(杭州电子科技大学自动化学院系统科学与控制工程研究所，浙江杭州310018)

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行人检测与估计在智能交通中具有广泛的应用，并且在公共安全方面都有着广泛的用途。基于视频的行人检测与估计问题可以归为两点:背景消减，行人的特征提取方法。主要的研究方法有:相邻帧间差分法是在连续的图像序列中，从差分图像上检测运动变化区域，对连续两帧视频图像进行相减得根据变化区域的灰度信息恢复原来的运动目标［1］。光流法根据光流法获得特征光流后，应将其分割成代表不同目标的类［2］。根据同一目标上的点的光流近似，不同目标上的点的光流不同，以及同一目标上的点的分布具有一定的规律的特点，可以采用最小相似性规则的聚类分析算法，进行聚类分析从而得到运动物体。背景差分法在当前的应用开发中比较常用［3］，它的原理是:首先提取场景中的背景图像，然后把当前帧与背景图像做差分［4］，本文对得到的差分图像进行灰度化，之后可以得到比较完整的运动目标。