广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2019, Vol. 37 ›› Issue (4): 61-67.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.04.007

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基于多特征的快速行人检测方法及实现

肖逸群, 宋树祥*, 夏海英   

  1. 广西师范大学电子工程学院,广西桂林541004
  • 收稿日期:2018-09-06 出版日期:2019-10-25 发布日期:2019-11-28
  • 通讯作者: 宋树祥(1970—),男,湖南双峰人,广西师范大学教授,博士。E-mail: songshuxiang@mailbox.gxnu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61762014)

Fast Pedestrian Detection Method Based on Multi-Features    and Implementation

XIAO Yiqun, SONG Shuxiang*, XIA Haiying   

  1. College of Electronic Engineering, Guangxi Normal University, Guilin Guangxi 541004, China
  • Received:2018-09-06 Online:2019-10-25 Published:2019-11-28

PDF (PC)

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摘要： 针对行人检测速度与实际应用问题,本文提出一种多特征的快速行人检测方法并应用于视频监控系统中。首先通过混合高斯建模,提取图像有效的运动区域,使得检测面积缩小;接着,将提取出的图像进行边缘处理,对HOG特征与LBP特征进行融合,使用支持向量机(SVM)训练分类器;最后在Hi3516A开发板上实现行人检测算法,实现实时监控检测。本文分别在PC端和开发板上进行实验,结果表明本文方法有效地提高了速度,达到了实时行人检测要求,且系统运行稳定,可用于实际监控中。

关键词: 行人检测, 混合高斯建模, HOG, LBP, 视频监控

Abstract: Aimed at the pedestrian detection speed and related practical application problems, a fast multi-feature pedestrian detection method is proposed and applied to video monitoring system in this paper. Firstly, the Gaussian modeling is used to extract the effective motion region of the image, so that the detection area is reduced. Then, the extracted image is edge-processed, the HOG feature is merged with the LBP feature, and the classifier is trained using the support vector machine (SVM). Finally the pedestrian detection algorithm on the Hi3516A development board is conducted to monitor and detect in real time. Experiments are carried out on the PC side and the development board respectively. It is show that the method effectively improves the speed and achieves the real-time pedestrian detection requirements. The system runs stably and can be used in actual monitoring.

Key words: pedestrian detection, mixed Gaussian modeling, HOG, LBP, video surveillance

中图分类号: 

  • TP391.41
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