[发明专利]一种行人检测方法

权利要求书

1.一种行人检测方法，其特征在于包括以下步骤：

①将视频序列中当前待处理的帧图像定义为当前帧图像；

②利用基于HOG特征的人体检测方法，获取当前帧图像中尽可能多的包含有人体的候选检测窗口及各个候选检测窗口相应的HOG检测得分；

③将当前帧图像中当前待处理的候选检测窗口定义为当前候选检测窗口；

④将当前候选检测窗口与当前帧图像的前一帧图像中的所有人体检测窗口通过窗口的面积和窗口的质心进行对比，如果两者的面积的比值小于设定的第一阈值且两者的质心的坐标位置之差小于设定的第二阈值，则认为当前候选检测窗口与当前帧图像的前一帧图像中相对应的人体检测窗口中包含有同一个人体检测对象；否则，认为当前候选检测窗口中包含有新出现的候选人体检测对象；然后对当前候选检测窗口的尺寸进行规范化处理，得到当前规范化候选检测窗口，对于与当前帧图像的前一帧图像中相对应的人体检测窗口中包含有同一个人体检测对象的当前规范化候选检测窗口，采用基于运动信息和形状先验的图割方法获取当前规范化候选检测窗口内的对象分割掩膜，对于包含有新出现的候选人体检测对象的当前规范化候选检测窗口，采用基于形状先验的图割方法获取当前规范化候选检测窗口内的对象分割掩膜；

⑤将当前规范化候选检测窗口内的对象分割掩膜和当前候选检测窗口对应的HOG检测得分输入行人分类器，行人分类器验证当前候选检测窗口是否为误检；

⑥将当前帧图像中下一个待处理的候选检测窗口作为当前候选检测窗口，并返回步骤④继续执行，直至当前帧图像中的所有候选检测窗口处理完毕；

⑦将视频序列中下一帧待处理的帧图像作为当前帧图像，并返回步骤②继续执行，直至视频序列中的所有帧图像处理完毕。

2.根据权利要求1所述的一种行人检测方法，其特征在于所述的步骤⑤中的行人分类器通过离线训练得到，所述的行人分类器的离线训练过程为：b1、从具有矩形框标注的人体训练库中选择多幅人体样本，利用基于HOG特征的人体检测方法，获取所有包含有人体的人体样本和对应的HOG检测得分及所有不包含有人体的人体样本和对应的HOG检测得分，将所有包含有人体的人体样本作为行人分类器的正样本，将所有不包含有人体的人体样本作为行人分类器的负样本；b2、采用基于形状先验的图割方法获取所有正样本各自对应的对象分割掩膜及所有负样本各自对应的对象分割掩膜；b3、将正样本的对象分割掩膜和正样本对应的HOG检测得分的集合定义为行人分类器的正样本特征，将负样本的对象分割掩膜和负样本对应的HOG检测得分的集合定义为行人分类器的负样本特征；b4、根据正样本特征和负样本特征训练得到线性的行人分类器。