【摘 要】
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在无人驾驶技术的发展过程中,行人感知和检测技术被公认为最重要的技术之一。因其不但对准确性要求极高,而且行人检测的实时性也对于无人车能否及时避险有着很重要的意义。AC
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室,机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673163);电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室开放基金(IRT2018003)
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在无人驾驶技术的发展过程中,行人感知和检测技术被公认为最重要的技术之一。因其不但对准确性要求极高,而且行人检测的实时性也对于无人车能否及时避险有着很重要的意义。ACF(Aggregate Channel Feature)算法是公认的快速行人检测算法之一,针对传统后处理方法的不足,对其提出了改进方法。该方法引入了高分保留尺度比变量和区域扩散抑制策略对行人周围的误检窗口进行动态阈值抑制,基于行人本身的宽高比特性提出窗口修正机制,使误检变为正确窗口。在INRIA行人检测数据集上进行测试,可以使ACF算法在不损失
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