华南理工大学学报(自然科学版)

作者：徐哲炜 许瑞霖 刘琼

单位：华南理工大学 软件学院，广东 广州 510006

关键词：车载热成像,行人检测,感兴趣区域提取,局部双阈值分割,行人安全,边缘检测 

基金：广东省科技计划项目( 2017A020219008， 2017B090901047) ;广州市科技计划项目( 201607010069)

现有的感兴趣区域( ＲoI) 提取方法很难兼顾较高召回率和较少的 ＲoI 数量． 为了 降低计算开销和 ＲoI 数量，提高召回率，文中提出了适合车载热成像行人检测的 ＲoI 提取 方法:首先，根据行人边缘特征存在的方向差异性判断图像中可能的行人竖直边缘，增强 其幅值;接着，级联行人尺寸约束和自适应局部双阈值分割方法过滤滑窗产生的边界框， 滤除大量的非行人边界框;然后，根据行人的轮廓特征，采用 T 型模板对过滤后的边界框 进行得分评估，在保留可能的行人腿部信息的同时去除边界框内部的无关边缘; 最后，利 用行人的强尺寸约束重新排序 ＲoI，以便在提取固定数量的 ＲoI 时能提高召回率． 在热成 像行人检测数据集 SCUT DataSet 上进行对比实验，结果表明: 当每幅图像提取400 个 ＲoI 时，文中方法的召回率达92%，比 EdgeBox 方法的召回率提高21%，计算时间减少了 10%

来源：2019年第2期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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