基于人头颜色空间和轮廓信息的行人检测方法研究

摘要：

为提高智能视频监控中行人统计的实时性,提出了一种基于人头颜色空间和轮廓特征的行人检测方法.该方法首先根据人脸肤色、发色在YCbCr和RGB颜色空间的聚类情况,建立人头颜色模型,分割人头候选区域,并针对行人运动的特征,采用多帧差法提取运动信息,剔除背景噪声,修正候选区域的精度;然后根据改进的Canny算子提取候选区域的轮廓,融合形态学对边缘进行修正,提取候选区域轮廓信息;最后根据人头轮廓的几何特征,剔除"伪候选"区域,并进行连通域信息标记,检测人头图像,从而对行人进行检测和统计信息.结果表明,该方法能快速有效地检测出人头,在动态场景下的行人检测取得了较好的效果.

关键词：智能交通、颜色空间、Canny、伪候选区域、连通域、行人检测

所属期刊栏目：15

分类号：U298.2(铁路运输管理工程)

资助基金：国家863计划项目2009 AA11Z207;博士科研基金20110009110011

在线出版日期：2015-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：70-77,84