行人檢測專利技術(shù)分析

劉洋

【摘要】行人檢測是指通過圖像處理及模式識別等算法對視頻或靜態(tài)圖像中所包含的行人具體位置進行檢測；作為目標(biāo)檢測的一個重要方向，行人檢測技術(shù)在家居服務(wù)機器人、智能監(jiān)控，智能交通，輔助駕駛等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。與普通的物體檢測相比，行人的非剛體性和多樣性等特點大大提高了有效檢測行人的難度。

【關(guān)鍵字】行人檢測 目標(biāo)檢測 圖像處理

一、引言

在計算機視覺領(lǐng)域中，行人檢測是目標(biāo)檢測的一個重要研究熱點，其主要利用各種傳感器獲取行人的數(shù)據(jù)信息，通過圖像處理及模式識別等算法從圖像數(shù)據(jù)中檢測出行人。其中傳感器包括激光、雷達等。行人檢測并不是孤立存在的，它與行人跟蹤、行為分析、姿態(tài)估計、場景分割等問題息息相關(guān)，因此具有極高的科研價值和商業(yè)價值。

二、行人檢測技術(shù)發(fā)展趨勢

如圖1所示，早在2007年開始就已經(jīng)出現(xiàn)了行人檢測技術(shù)的研究。2007至2010年期間，專利申請量雖然呈逐步增長趨勢，然而增長速率較平穩(wěn)，每年的申請量沒有太大的變動；2011年相比較于2010年增長率達到兩倍以上，此后2012年和2013年相較前一年都有較大的增長量，然而在2014年專利申請量與其前一年2013年相比，呈現(xiàn)減少的趨勢，這可能與發(fā)明專利未提前公開有關(guān)，但該年的總量在除2013年以外的其它各年中仍占有絕對性的優(yōu)勢，預(yù)計2014年申請量不會低于2013年。

三、行人檢測技術(shù)解析

常見的行人檢測方法可分為基于簡單的圖像處理的行人檢測方法和基于計算機視覺的行人檢測方法。

3.1基于簡單圖像處理的行人檢測技術(shù)

該類技術(shù)主要分為：幀間差分法、光流法和背景差分法等。其與基于計算機視覺的技術(shù)相比算法較為簡單，不需要事先準(zhǔn)備大量的訓(xùn)練樣本或模板，處理速度也較快，因此在國內(nèi)也占據(jù)一定的申請量。如上海交通大學(xué)的專利CN201210586125采用高斯混合模型對背景建模從而檢測行人，寧波大學(xué)的專利CN201210017307采用圖割方法進行行人檢測，奇瑞汽車股份有限公司的專利CN201310382009通過獲取候選區(qū)域的至少兩個特征圖進行候選區(qū)域是否包含行人的判斷。

3.2基于計算機視覺的行人檢測方法

基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法與其他方法相比占絕對性的優(yōu)勢，是最近幾年高校和科研院所所研究的重點，同時也是公司企業(yè)發(fā)展的方向。如北京中星微電子的專利CN200710179786采用積分圖像和平方積分圖像提高分類器的檢測速度，江蘇大學(xué)的CN201110447411對特征向量進行稀疏表示并組合成稀疏化的混合特征向量作為分類器的特征進行行人檢測。

特征和分類器是統(tǒng)計學(xué)習(xí)的兩大關(guān)鍵技術(shù)。對特征的改進占56%，如中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的專利CN200810101705利用種群優(yōu)化尋找行人檢測最優(yōu)特征進行行人檢測，北京博康智能信息技術(shù)有限公司的專利CN201210082846利用梯度特征和線性邊緣特征進行行人檢測；

分類器的改進分別占42%，如杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司的專利CN201210169536利用多尺度的Adaboost作為分類器進行行人檢測，無錫慧眼電子科技有限公司的專利CN201310076413首先基于Adaboost得到級聯(lián)分類器。

四、結(jié)束語

隨著計算機視覺的快速發(fā)展，行人檢測技術(shù)的快速發(fā)展可以預(yù)見。通過對專利的分析可知基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的行人檢測技術(shù)由于資源消耗等問題在實際應(yīng)用如輔助駕駛中的運用并不多，但由于其檢測準(zhǔn)確率較高，如何提高統(tǒng)計學(xué)習(xí)的速率是目前行人檢測技術(shù)發(fā)展的方向。