[发明专利]结合帧间差分与贝叶斯分类器的车辆行人检测识别方法

摘要

本发明涉及图像识别领域，涉及一种结合帧间差分与贝叶斯分类器的车辆行人检测识别方法。本发明利用局部车辆和行人信息改良了传统帧间差分漏检和检测不到静止物体的弊端，可检测到道路上运动的的车辆和行人的完整区域和不那么完整的静止的车辆和行人区域；同时其运行速度相比传统的SVM+HOG或神经网络方法在准确率相同的情况下要快，而且成本较低；本发明方法只需要正样本，需要的样本量比SVM+HOG的样本少，相对神经网络学习过程更加简单，实时性高。

主权项

1.一种结合帧间差分与贝叶斯分类器的车辆行人检测识别方法，其特征在于，具体步骤包括：S1、连续精准采集区域内含有车辆行人的道路图像，通过对道路图像进行二值分割处理来提取每一帧道路图像的道路区域；S2、对道路图像采用传统帧间差分处理获得在道路图像中的车辆和行人位置图片，再对车辆和行人位置图片进行局部帧间差分处理获得车辆和行人区域图像，以此得到车辆和行人的外接矩图片；S3、将获得的车辆和行人的外接矩图片划分为训练集和测试集，并将训练集输入朴素贝叶斯分类器中训练，得到训练好的车辆和行人识别模型；S4、将测试集输入搭建好的车辆和行人识别模型，车辆和行人识别模型分别识别出在道路图像在中的车辆和行人。