【摘 要】
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针对传统行人检测系统采用全局模板搜索匹配识别易造成大量的盲目空间搜索,降低了行人检测的实时性,且难于直接服务于车载环境下的无人驾驶、行人安全保障技术等应用的问题,
【机 构】
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吉林大学交通学院,吉林大学计算机公共教学与研究中心,中国城市规划设计研究院城市交通研究分院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51278220）, 吉林省重点科技攻关项目（20140204028SF）, 吉林省科技发展计划重点项目（20130206093SF）
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针对传统行人检测系统采用全局模板搜索匹配识别易造成大量的盲目空间搜索,降低了行人检测的实时性,且难于直接服务于车载环境下的无人驾驶、行人安全保障技术等应用的问题,基于运动行人与车载移动背景的运动差异性,提出了基于光流聚类的行人区域快速估计方法。该方法首先利用局部与全局光流相结合的计算方法,获取图像光流场;根据移动背景与前景的运动差异,建立了光流聚类算法和背景估计方法,获取剔除背景的可能前景光流图。然后利用图分割算法,实现光流矢量图分割,获取运动物体候选区域。最后根据人体形态特性,判别运动物体候选区域是否为
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