I detta dokument föreslås och demonstreras en ny metod för att upptäcka och klassificera enskilda fordon och fotgängare i stadsmiljöer. I detta scenario äventyrar skuggor, ljus och olika ocklusioner noggrannheten i förgrundssegmenteringen och därför finns det utmaningar med konventionella siluettbaserade metoder. 2D-funktioner som härrör från histogram av orienterade gradienter (HOG) har visat sig vara effektiva för att upptäcka fotgängare och andra föremål. Men utseendet på fordonen varierar avsevärt med visningsvinkeln och lokala egenskaper kan ofta tas bort. I detta dokument föreslås en ny metod som övervinner begränsningar i användningen av 2D HOG. Fullständiga 3D-modeller används för objektkategorierna som ska upptäckas och funktionsfixarna definieras över dessa modeller. En kalibrerad kamera gör det möjligt att omvandla observationen till en normaliserad representation från vilken '3DHOG'-funktioner definieras. En variabel uppsättning räntepunkter används i detekterings- och klassificeringsprocesserna, beroende på vilka punkter i 3D-modellen som är synliga. Experiment om verkliga CCTV-data om urbana scener visar den föreslagna metoden. 3DHOG-funktionen jämförs med funktioner baserade på FFT och enkla histogram. En basmetod som använder överlappning mellan wire-frame modeller och rörelse silhuetter ingår också. Resultaten visar att den föreslagna metoden uppnår jämförbara resultat. I synnerhet är en fördel med den föreslagna metoden att den är mer robust än rörelse silhuetter som ofta äventyras i verkliga data genom variabel belysning, kamerakvalitet och ocklusioner från andra objekt.
I REF föreslås en 3-D-förlängning av histogram av orientaliserade gradienter (HOG) för detektering och klassificering av enskilda fordon och fotgängare genom att kombinera 3-D-räntepunkter och HOG.
3D Extended Histogram of Oriented Gradients (3DHOG) for Classification of Road Users in Urban Scenes
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}