魏 玉

（三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機電工程系，河南 三門峽 472000）

隨著城市汽車保有量的增加，城市交通壓力增大，為了輔助駕駛員能夠在復(fù)雜的城市交通環(huán)境中及時做出反應(yīng)，避免交通碰撞事故的發(fā)生，行人檢測是車輛輔助駕駛必不可少的 。智能車輛安全行駛和輔助駕駛系統(tǒng)的發(fā)展需有一套能夠滿足其在城市環(huán)境下運動的行人檢測系統(tǒng)，及時給駕駛員提供交通場景中的運動行人信息，在危險時刻提前發(fā)出警告，協(xié)助駕駛員做出正確的判斷，保證車輛及行人的安全。因此行人檢測問題近年來越來越受到國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的重視。

1 課題研究意義

目前，行人檢測對于目前城市交通路口的智能交通控制的發(fā)展也有非常重要的意義。由于道路行人檢測在輔助駕駛中的核心作用，世界各國研發(fā)機構(gòu)都把道路行人檢測作為研發(fā)熱點，特別是計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展為行人檢測系統(tǒng)的研發(fā)提供了很好的技術(shù)支持。行人檢測系統(tǒng)具有十分廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域，不僅在現(xiàn)代化城市的道路安全方面發(fā)揮了重要的作用，同時，在機器人、智能車輛輔助駕駛方面都將得到廣泛的應(yīng)用［1］。對于保障現(xiàn)代城市道路交通安全具有重要的作用，具有十分廣闊和重要的應(yīng)用領(lǐng)域。行人作為城市交通環(huán)境中重要的交通因素，其交通參數(shù)在以后的控制方式設(shè)計中必然會成為一項重要的考核指標。開展這方面的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義，并且具有潛在的經(jīng)濟價值和廣泛的應(yīng)用前景。

2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前，道路行人檢測技術(shù)受到越來越多國家研究機構(gòu)與大學(xué)的重視，并且已經(jīng)取得了一定程度的進展。國內(nèi)外在行人檢測方面的研究成果主要集中在基于視覺的行人檢測技術(shù)，該技術(shù)的核心傳感器是視覺傳感器，該傳感器相比于其他傳感器具有顯著的優(yōu)點，主要體現(xiàn)在檢測的數(shù)據(jù)包含數(shù)據(jù)量大、能夠遠程操作等。

當前，國內(nèi)外諸多文獻中涉及各種各樣的基于視覺的行人檢測技術(shù)，較為常用的技術(shù)主要有立體視覺、形體輪廓、人體模型等，還有將其中兩種或多種技術(shù)進行融合形成的新的檢測方法。但是其中只有一部分通過交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)及實踐的檢驗。本文主要通過對道路行人的特征進行檢測，從而區(qū)分行人與其他目標，并通過確定行人目標區(qū)域，縮小檢測范圍，加快了系統(tǒng)運行速度，同時提高了系統(tǒng)的準確性［2］。

3 行人檢測系統(tǒng)組成

3.1 設(shè)備組成

CCD攝像機是行人檢測系統(tǒng)的輸入設(shè)備，主要功能是采集和傳輸?shù)缆沸腥藞D像，CCD攝像機負責采集檢測區(qū)域的道路圖像，并對該圖像進行數(shù)字化，然后把數(shù)字化圖像進行實時傳輸，從而為道路行人目標檢測提供依據(jù)，協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)［3］。

圖1 系統(tǒng)設(shè)備組成

實驗車輛選擇藍鳥，實驗道路條件要求實驗時，車輛以40到50千米每小時，在道路上勻速行駛，進行圖像信息收集。收集到的圖像首先通過圖像預(yù)處理，再進行級聯(lián)分類器行人樣本比對擬合，最終在顯示器上得到運動行人運動信息，以及獲得行人交通參數(shù)。

3.2 運動行人檢測功能模塊

該行人檢測系統(tǒng)主要可分為以下幾個處理模塊：圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、級聯(lián)分類器模塊、行人識別模塊。幾個模塊沒有嚴格分界線，但是每個模塊的檢測效果都會影響到下一個模塊的檢測效果。如圖2所示，下面將分別介紹。

圖2 系統(tǒng)總體框架

3.2.1 圖像采集模塊

圖像采集模塊作為整個系統(tǒng)的信息輸入單元，為整個系統(tǒng)的正常運轉(zhuǎn)提供數(shù)據(jù)支持。其原理為采用CCD攝像機作為檢測儀器，把拍攝的圖片或視頻實時且準確地輸入到圖像處理單元中處理，同時將數(shù)據(jù)及結(jié)果儲存于存儲器中作為今后數(shù)據(jù)分析的依據(jù)。

3.2.2 圖像預(yù)處理模塊

在拍攝圖像時，由于天氣、道路、傳感器等原因，會導(dǎo)致圖像中存在各種各樣的噪聲，并且圖像在存儲、截取的過程中也會產(chǎn)生新的噪聲，這些噪聲會使得圖像質(zhì)量下降、圖像分析結(jié)果不準確，所以要在圖像分析之前通過圖像預(yù)處理模塊進行道路圖像預(yù)處理等工作［4］。

3.2.3 級聯(lián)分類器模塊

該模塊是通過幾個功能強大的分類器鏈接組成。該模塊對經(jīng)過圖像處理的目標進行檢測，本級分類器檢測為正目標后會觸發(fā)下一級的檢測，只有所有分類器都檢測通過后才會把該目標最終認定為檢測目標，而只要一級認定為負目標即予以排除，該方法能夠排除大部分的區(qū)域目標，從而為提高檢測效率提供有效的幫助。

3.2.4 行人識別模塊

行人識別模塊的目的是為了將行人以區(qū)別于背景的形式顯現(xiàn)出來，該環(huán)節(jié)是進行行人識別的核心，只有該環(huán)節(jié)處理效果顯著，后期行人檢測才能獲得更好的處理結(jié)果，故該模塊在整個系統(tǒng)中至關(guān)重要。該模塊的主要處理流程如下圖所示：

圖3 行人識別模塊處理流程

4 結(jié)語

在前人研究的基礎(chǔ)上，本文針對復(fù)雜城市交通環(huán)境下的運動行人檢測方法進行了一定的研究，設(shè)計了一個車載攝像頭的運動行人檢測系統(tǒng)，主要用于車輛前方運動行人的檢測，也可用于智能交通檢測系統(tǒng)中對行人運動的分析。

本文主要運用機器視覺、圖像處理等技術(shù)進行運動行人的檢測與辨識，來輔助駕駛員在行駛中減少與行人之間的碰撞事故，本文以基于機器視覺信息的車輛周邊行人探測與識別為主要研究目標，為開發(fā)先進的安全輔助駕駛系統(tǒng)提供關(guān)鍵技術(shù)支持。

［1］翟營.基于AdaBoost和樣本比對法的行人檢測駕駛輔助系統(tǒng)研究［D］.江蘇大學(xué)，2011.

［2］常好麗，史忠科.基于單目視覺的運動行人檢測與跟蹤方法［J］.交通運輸工程學(xué)報，2006，6（2）：55-59.

［3］宋春玉.攝像機運動的視頻圖像分割［J］.計算機應(yīng)用與軟件，2010，27（9）：263-264.

［4］徐杰.智能車輛視覺導(dǎo)航中道路邊界識別技術(shù)的研究［D］.碩士學(xué)位論文，吉林大學(xué)，2001.2