游 峰 李福樑 冯琼莹 张荣辉 裴玉龙 徐建闽

（1.华南理工大学土木与交通学院 广州510640；2.新疆交通科学研究院 乌鲁木齐830000；3.哈尔滨工业大学交通科学与工程学院 哈尔滨150090）

0 引 言

为有效地保护行人安全，及时警告驾驶员避免与行人碰撞，行人检测技术已成为车辆主动安全与汽车安全辅助驾驶技术的研究热点。视频检测方法因成本低廉，灵活性好，有较强鲁棒性，受到工程应用和理论研究领域的广泛关注［1］。

目前，基于视频的行人检测研究，大多采用P.Viola等［2］提出的基于 Harr－like特征的方法，该方法具备一定的实时性。但与人脸相比，行人模式具有更大的外观差异，直接应用于行人检测的效果并不理想。A.Iketani［3］研究的行人检测系统使用多个摄像机，采用立体成像技术，结合神经网络的方法确定行人在图像中的位置及尺寸。R.Cutler等［4］提取行人图像的差分图像，建立运动行人的感兴趣区域，采用时频化方法分析图像中的行人是否存在周期性的运动，实现行人的识别和跟踪。Karaulova等［5］建立了人体运动学的分层模型，用于单目视频序列中人体的跟踪。V.Philomin等［6］应用背景相减法提取行人的边缘特征，用Procrustes法进行行人的识别和跟踪。Liang Zhao［7］利用自闭塞的轮廓线或身体局部的侧面轮廓线对行人进行跟踪。O.Masoud等［8］利用动态的矩形匹配建立行人模型，允许行人模型在图像空间中重叠，解决可能出现行人重叠或遮挡问题。孙庆杰［9］利用侧影的人体模型及其概率模型，提出了1种基于矩形拟合的人体检测算法。……