基于深度信息和深度学习的车载视觉行人检测方法研究

项目名称： 基于深度信息和深度学习的车载视觉行人检测方法研究

项目编号： No.61403004

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 张师林

作者单位： 北方工业大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 面向车辆主动安全系统中行人检测的应用需求，针对由行人距离远近所产生的目标多尺度、光照变化所产生的图像低质量、人的行为差异所造成的目标多形变以及单一视角所产生的遮挡等问题，拟：1）通过分析彩色图像和深度信息的视觉融合规律，借鉴人类视觉系统关注目标的原理，研究融合多模态信息的立体视觉感兴趣区域定位和追踪方法；2）利用卷积神经网络无监督特征学习的特性，提取不同尺度、光照、形变和视角下行人的本质特征，克服传统方法在行人特征表达方面的不足，并通过深度学习的理论和方法，研究复杂背景下行人由底层特征到高层概念的映射机制，建立基于立体视觉多模态特征联合优化的行人检测深度学习模型；3）设计级联的卷积神经网络结构，并借助于车载视觉的先验知识，分析和优化检测算法；在上述研究基础上建立面向车载视觉应用的行人检测框架，解决移动背景下的行人检测问题，降低交通事故发生概率，提高车辆的主动安全。

中文关键词： 行人检测；行人识别；深度信息；深度学习；交通场景

英文摘要： To meet the requirements of the automobile active safety for on-board car vision system, there are some problems to be solved such as multi-scale pedestrians due to distance variety, low quality image caused by illumination and appearance deformation as t

英文关键词： pedestrian detection；person identification；deep iniformation；deep learning；transportation enviroment