基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

### 基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究 #### 摘要与引言 本文介绍了一种利用视觉传感器信息丰富的特性来进行车辆前方行人检测的新方法。该方法侧重于利用行人的边缘对称性特点来提高检测的准确性与可靠性。随着城市道路交通事故频发，特别是行人成为交通事故的主要受害者之一，开发有效的行人检测技术变得尤为重要。因此，研究人员致力于通过智能车辆技术和安全辅助驾驶系统来减少此类事故的发生。 #### 1. 感兴趣区域（AOI）的获取 为了提高检测效率并减少背景干扰，首先需要确定一个感兴趣的区域（AOI）。该区域通常是指车辆前方由两条车道线相交构成的三角形区域。通过这种方式，可以显著缩短检测时间，并且有助于排除来自道路两侧复杂背景的干扰。具体步骤包括： - **道路边缘增强**：对图像进行处理以突出道路边缘信息。 - **阈值分割**：采用最大类间方差法对增强后的图像进行阈值分割，以提取道路边缘。 - **Hough变换**：应用于分割后的图像以提取左右车道线。 #### 2. 行人的定位 行人图像在垂直轴上表现出明显的边缘对称性，尤其是在站立或背向车辆行走时。这一特性成为了本文方法的核心。通过分析行人的图像特征，可以发现： - **垂直边缘对称性**：利用这种对称性来确定图像中的行人位置。 - **宽高比分布**：根据大量样本图像，统计得出行人在图像中出现的平均宽高比约为0.4，这对于确定行人候选区域非常有用。 #### 2.1 垂直边缘提取 为了准确提取垂直边缘，采用了Sobel算子的y方向模板，因为它不仅能有效检测边界信息，还能在一定程度上抑制噪声。 #### 2.2 对称性测度与对称轴求取 在提取到垂直边缘之后，需要进一步处理以消除噪声的影响。通过最大类间方差法设置阈值，保留梯度值较高的边缘。然后，使用特定公式计算每列的边缘对称性，以此确定垂直边缘对称轴的位置。在实际操作中，通过设定垂直边缘点的搜索范围以及阈值，可以计算出每列的对称性测度值，值越大表示该列作为对称轴的可能性越高。 #### 2.3 行人候选区域的确定 基于垂直边缘对称性测度的结果，找出测度值最大的列，作为对称轴。以此轴为中心，向两边扩展一定的宽度（例如，最大宽度的一半），形成候选区域。通过对该区域内垂直边缘的垂直投影，可以进一步确定行人腿部的位置。 #### 结论 本文提出的方法通过利用行人的边缘对称性特性，能够有效地检测车辆前方的行人。该方法在道路试验中表现出了较高的准确性和鲁棒性，为智能车辆和安全辅助驾驶系统的研发提供了有力支持。未来的研究可以进一步优化算法性能，提高检测速度，并探索在不同光照条件下的适用性。