利用行车记录仪数据准确识别行人运动的方法

利用行车记录仪数据准确识别行人运动的方法

提出了一种准确识别行人运动的方法，该方法通过推断行人的行走意图，对行人细微的特征差异进行分类，以达到实现行人运动识别的目的。

若能准确地识别行人运动，则需要在图像序列中确定行人位置。本文提出的识别方法分为行人定位和运动识别两部分。在行人定位部分，采用扩展的共生梯度方向直方图（ECoHOG）的方法设计特征描述器，采用ECoHOG 和Real AdaBoost相结合的方法在图像序列中标注行人位置。在运动识别部分，首先采用稠密轨迹（DT）的方法创建Bag-of-Words（BoW）矢量，具体包括两个步骤：第1步实现图像的稠密采样；第2步实现从轨迹提取时空关联特征。然后对每个像斑提取相应的轨迹特征、梯度方向直方图（HOG）、光流直方图（HOF）和运动边界直方图（MBH），由此对行人运动类型进行分析。

基于NTSEL数据库和Near-Miss DR数据库进行了行人运动识别试验，识别的运动类型包括穿越十字路口、直行、拐弯、站立、骑车等。试验结果表明，所提出的方法在采用自采集NTSEL交通数据库时，其对应的HOF达到93.7%；采用Near-Miss DR数据库时，其对应轨迹特征识别率为77.9%。

本文所提出的行人识别方法的创新之处在于，这是首次尝试通过推断行人意图进行准确识别行人的运动，同时建立了用于后续验证和真实道路准确识别的自采集行人运动类型数据库。

刊名：IEEE Intelligent Transportation Systems Conference(ITSC)（英）

刊期：2015年第9期

作者：Hirokatsu Kataoka et al

编译：韩小健