[发明专利]一种道路交通辅助驾驶环境下的行人检测特征提取方法在审
| 申请号： | 201610784942.2 | 申请日： | 2016-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN106446792A | 公开（公告）日： | 2017-02-22 |
| 发明（设计）人： | 田雨农;彭湃;李焱;江和平;李金平 | 申请（专利权）人： | 大连楼兰科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙)43008 | 代理人： | 周长清 |
| 地址： | 116023 辽宁省大连市高新技*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种道路交通辅助驾驶环境下的行人检测特征提取方法，步骤为：S1：构建用于训练的正、负样本库，并进行归一化处理；S2：对样本库图像分别计算每幅图像的两层HOG特征向量；S3：对步骤S2中计算出来的第一层HOG特征向量v，将所有的正负样本的特征向量组合成一个HOG特征矩阵V；S4：对步骤S2中计算出来的第二层HOG特征向量w进行对称特征计算，提取出HOG对称特征向量s，并且将所有样本图像的HOG对称特征向量组合成一个对称矩阵S；S5：将得到的两个特征矩阵V'和S进行串接合并成一个新的特征矩阵Q；S6：将特征矩阵Q用来训练支持向量机SVM分类器；S7：使用SVM线性分类器检测交通道路图像。本发明具有原理简单、易实现、检测速度快、精确度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 道路交通 辅助 驾驶 环境 行人 检测 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种道路交通辅助驾驶环境下的行人检测特征提取方法，其特征在于，步骤为：S1：构建用于训练的正、负样本库，并对样本库进行归一化处理；S2：对步骤S1中的样本库图像分别计算每幅图像的两层HOG特征向量，即分两次计算出两个不同的HOG特征向量v和w；S3：对步骤S2中计算出来的第一层HOG特征向量v，将所有的正负样本的特征向量组合成一个HOG特征矩阵V，利用投影矩阵P进行降维处理，得到PCA降维后的HOG‑PCA特征矩阵V':V'＝V*P；S4：对步骤S2中计算出来的第二层HOG特征向量w进行对称特征计算，提取出HOG对称特征向量s，并且将所有样本图像的HOG对称特征向量组合成一个对称矩阵S；S5：将步骤S3和步骤S4中计算得到的两个特征矩阵V'和S进行串接合并成一个新的特征矩阵Q；S6：将步骤S5中得到的特征矩阵Q，用来训练支持向量机SVM分类器；S7：使用训练得到的SVM线性分类器检测交通道路图像。
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