[发明专利]一种基于分类器的行人检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于分类器的行人检测方法及系统，方法包括提取图像的颜色特征及梯度特征，根据整体行人模型对图像进行识别，当识别图像为候选行人目标时，对其进行部位划分；提取各个部位的颜色特征及梯度特征，采用聚类算法对同一部位的不同姿态进行类别划分，得到部位类，根据不同部位的部位类构成部位类簇；对各个部位类簇分别建立模型生成对应的部位类簇分类器，根据部位类簇分类器对候选行人目标进行识别后生成最终得分；若检测到最终得分大于第一预定阈值，则判定候选行人目标为行人。本发明通过建立部位类簇模型对行人在不同姿态及环境下的特征进行描述，使用整体模型和部位类簇模型的多重判断机制，提高了行人检测的效率和准确度。

主权项

一种基于分类器的行人检测方法，其特征在于，方法包括步骤：A、获取拍摄的图像，提取图像的颜色特征及梯度特征，根据分类器构造的整体行人模型对图像的颜色特征及梯度特征进行识别，根据识别结果判断图像是否为候选行人目标；B、当检测到图像中的目标为候选行人目标时，对候选行人目标进行部位划分，分别是头肩部位、躯干部位、左躯干拓展部位、右躯干拓展部位、左腿部位及右腿部位；C、提取各个部位的颜色特征及梯度特征，采用聚类算法对同一部位的不同姿态进行类别划分，得到部位类，根据不同部位的部位类构成部位类簇；D、使用分类器对各个部位类簇分别建立模型生成对应的部位类簇分类器，根据部位类簇分类器对候选行人目标进行识别，根据各个部位类的得分进行加权融合后生成最终得分；E、判断最终得分是否大于第一预定阈值，若最终得分大于第一预定阈值，则判定候选行人目标为行人。