Sammanfattning av denna webbsida: En av de största utmaningarna inom intelligenta fordon är detektering av fotgängare för körassistans. Nya experiment har visat att toppmoderna deskriptorer ger bättre resultat på det långfraröda (FIR) spektrumet än på det synliga, även under dagtid, för fotgängarklassificering. I detta dokument föreslår vi en fotgängardetektor med FIR-kamera ombord. Vårt huvudsakliga bidrag är utnyttjandet av FIR-bildernas specifika egenskaper för att designa en snabb, skalinvariant och robust fotgängardetektor. Vårt system består av tre moduler, var och en baserad på snabb-upp robust funktion (SURF) matchning. Den första modulen gör att generera regioner av intresse (ROI), eftersom i FIR bilder av fotgängare former kan variera i stora skalor, men huvuden visas oftast som ljus regioner. ROI detekteras med en hög recall-hastighet med den hierarkiska kodboken för SURF-funktioner belägna i huvudregioner. Den andra modulen består av helkroppsklassificering av fotgängare med hjälp av SVM. Denna modul gör det möjligt att öka precisionen med låg beräkningskostnad. I den tredje modulen kombinerar vi den genomsnittliga skiftalgoritmen med inter-frame skala-invariant SURF-funktionsspårning för att förbättra robustheten i vårt system. Den experimentella utvärderingen visar att vårt system överträffar FIR-domänen.
Besbes m.fl. I REF föreslås en pipeline för fotgängardetektering i FIR-bilder med hjälp av en hierarkisk kodbok för SURF i huvudregionen, med utnyttjande av ljusstyrkan i detta område inom de berörda regionerna.
Pedestrian Detection in Far-Infrared Daytime Images Using a Hierarchical Codebook of SURF