摘要：针对日常交通场景下,行人目标易被遮挡,影响行人检测效果的问题,提出一种结合单行人和双行人DPM模型的交通场景行人检测方法.该方法首先从INRIA、ETH等行人数据集中提取训练样本的DPM特征,通过Latent SVM方法训练得到单、双人DPM模型;然后采用分类检测方法,将交通场景行人分为单独分布行人和混合分布行人两类.检测时首先使用双行人模型SDP-DPM对目标图像进行目标匹配,如果没有检测到双行人目标,则判定为单独分布行人情况,转而使用单行人模型SP-DPM进行检测,并保存检测结果;如果检测到双行人目标,则判定为混合分布行人情况,此时先保存对应的双行人滤波响应,再使用单行人模型进行二次检测,并将两次检测的结果进行加权结合.实验结果表明,本文算法能够在行人相互遮挡严重的交通环境下,有效检测出行人,整体精度优于传统的DPM算法和当前行人检测的主要流行算法.

关键词：行人检测 dpm 遮挡 交通场景 

单位：南昌航空大学计算机视觉研究所; 江西南昌330063