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一种基于热红外与可见光图像的新型行人检测系统

DOI：10.1007/s11042-018-6974-5 期刊：Multimedia Tools and Applications 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 本文提出一种行人检测混合系统，该系统同时利用同一场景的热成像与可见光图像。所提方法通过两个基本步骤实现：（1）假设生成（HG），即确定图像中可能存在的行人位置；（2）假设验证（HV），通过检测来确认生成假设中是否存在行人。HG步骤采用改进的OTSU阈值分割技术对热图像进行分割，将分割结果映射至对应可见光图像以获取兴趣区域（潜在行人），并对所得兴趣区域进行后处理以保留有效区域。HV步骤使用随机森林作为分类器，以基于颜色的方向梯度直方图（HOG）和方向光流直方图（HOOF）作为特征。该方案已在OSU彩色-热成像数据集、INO视频分析数据集及LITIV数据集上进行测试，结果验证了其有效性。
作者： Redouan Lahmyed，Mohamed El Ansari，Ayoub Ellahyani
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究一种利用同一场景的热成像与可见光图像的混合系统在行人检测中的有效性。

研究成果

所提出的混合行人检测系统有效融合了热成像与可见光图像数据，采用改进的OTSU阈值分割技术与结合HOG-Color及HOOF特征的随机森林分类器。该系统在多个数据集上展现出卓越性能，在精确度、召回率和F值等指标上均优于多种前沿方法。未来工作拟在验证阶段引入热成像数据，并探索更多特征以提升系统的鲁棒性与效率。

研究不足

该研究承认存在一些挑战，例如热交叉场景中行人会与周围环境在热成像中融为一体，以及某些分类器（如卷积神经网络CNN）的计算需求较高——由于资源消耗过大，本研究未采用此类分类器。

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