توضیحات
چکیده
در اين مقاله از دو واحد استخراج ويژگي به طور موازي استفاده شده است. اين دو واحد به صورت مكمل يكديگر عمل ميكنند. واحد اول از ويولت هار براي تشخيص عابر پياده استفاده ميكند كه يك ديد كلي از محيط خارجي شكل بدن عابر به صورت يك بردار ويژگي متمركز به دست ميدهد. واحد دوم از تبديل Houghبراي تشخيص خطوط راست در اندامها استفاده ميكند و سپس توسط يك پردازشگر به بررسي رابطه منطقي بين طول و عرض اندامها ميپردازد. وجود اين واحد باعث افزايش استحكام الگوريتم نسبت به انسدادهاي جزئي ميشود. نتايج به دست آمده حاكي از توانايي بالاي اين الگوريتم در تشخيص عابر پياده ميباشد. در ادامه از نتايج آشكارسازي به منظور انجام مسيريابي توسط پارتيكل فيلتراستفاده ميشود. انجام اين كار باعث بازيابي تشخيص هاي گم شده زماني و در نتيجه بهبود عملكرد آشكارسازي ميشود .
مقدمه
وجود سيستمي براي آشكارسـازي و مـسيريابي دقيـق عـابر پياده در اتومبيل هاي هوشمند يك ضرورت محسوب ميشود. اين سيستم بايد بتوانـد عملكـرد خـود را بـه خـوبي در محـيط هـاي مختلف به انجام برساند. تا كنون تحقيقات زيادي در ايـن زمينـه انجام گرفته است. ولي هيچ يك به نتيجه كاملاً مطلوب كـه يـك آشكارسازي بدون نقص با سرعت بالا ميباشد، دسـت نيافتـه انـد. علت اين است كه چالش هاي مختلفي در تشخيص عابر پياده كه يك شي انعطاف پذير محسوب ميشود وجود دارد. از جمله ايـن چالش ها درجه آزادي بالاي اندام هاي بـدن اسـت كـه منجـر بـه تغييرات وسيع شكل عابر پياده ميشود. تغييرات شكل همچنـين به دليل تنوع گسترده در رنگ، بافت و نوع لباس افراد مـيباشـد. در سيـستم مطـرح شـده از يـك پنجـره جـستجوي لغزنـده استفاده ميكنـد. پـس از قـرار گـرفتن پنجـره در هـر منطقـه از تصوير، پاسخ آن قطعه به فيلترهاي هار افقي، عمودي و مورب به دست ميآيد. اين روش به دليل نوع جستجو كه لازم است پنجره جستجو، پيكسل به پيكسل در جهت هاي افقي و عمودي لغزانـده شود، بسيار وقتگير ميباشد و براي كاربردهـاي بلادرنـگ و زنـده مناسب نيست.
ABSTRACT
In this paper, two feature extraction units have been used in parallel. The two units complement each other. The first unit uses the Wired Whistle to detect pedestrians, which provides a general view of the external environment of the pedal body shape as a focused feature vector. The second unit uses the Hough transform to detect straight lines in the limbs and then, by a processor, investigates the logical relationship between the length and width of the limbs. The existence of this unit increases the strength of the algorithm to minor obstructions. The results show that this algorithm has a high ability to diagnose pedestrians. In the following, the detection results are used to perform routing by the filter partition. Doing this will retrieve the lost time diagnosis and, as a result, improve the detection performance.
INTRODUCTION
The existence of a system for accurate detection and routing of the pedestrian in smart cars is a necessity. This system should be able to perform its performance well in different environments. So far, much research has been done in this field. But no one has achieved the perfectly desirable result of a high-speed defective detection. The reason is that there are various challenges in the pedestrian diagnosis, which is a flexible feature. One of these challenges is the high degree of freedom of the organs in the body, which leads to widespread changes in pedestrian form. Changes in shape are also due to wide variations in color, texture and clothing type. The system uses a slider search window. After placing the window in each area of
The image is the response of that piece to horizontally-horizontal, vertical and diagonal filters. This method is very time-consuming due to the type of search that the search window needs, the pixel to the pixel in the horizontal and vertical directions, and is not suitable for real-time applications.
Year: 2010
Publisher : Eighteenth International Energy Conference of Iran
By : Fariba Torkery, Mohammad Ali Tinati
File Information: persian Language/ 6 Page / size: 767 KB
سال :1389
ناشر : هجدهمین کنفرانس بین المللی برق ایران
کاری از : فريبا تكرلي، محمد علي طينتي
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 6صفحه / حجم : KB 767
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.