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面向行人检测的组合分类计算模型与应用研究

行人检测系统(PedeS.triaIl DetectionSystems,PDS)目的在于从行驶的汽车上,基于各种传感器,通过一些智能算法,实时丽准确地判断出汽车前方是否有行人以及行人的大致位置,并进一步判断是否会发生碰撞并予以报警和紧急自动控制。这是一个从实际应用中提炼出来的关键问题,是汽车主动安全(ActiveSa&妙)、智能车辆(Smarcvemcle)和智能交通(IntelligentTransportationSystems>的一个重要组成部分,有着很强的应用背景和市场价值。同时,行人检测系统也是一个多学科交叉的研究热点,其研究涉及到传感、机器学习、自动化与控制、信息融合、计算智能等,因此也具有很高的科研意义。目前的行人检测系统可以分为两大类,一类是以汽车厂商为代表的研究团队,他们尽可能采用红外、微波、激光等雷达设备,希望能借助这些昂贵的设备来降低处理难度,以获得更快的行人检测速度和精度;另一类研究者希望仅使用简单、廉价的光学设备,通过设计一些改进的算法来同样得到实时的检测速度和可接受的检测性能。研究者们通过对这些传感设备的比较分析,认为普通光学设备有着一些不可替代的优势,并且其核心技术(例如:分类算法)很容易推广到基于其它传感器的系统上,因此基于视觉的行人检测系统具有重要的理论研究意义和很高的实际应用价值。 本文立足于采用光学摄像头的行人检测系统与关键技术的研究。基于视觉系统的行人检测面临的主要难点在于: 1)检测平台和检测对象的不规则自主运动; 2)场景的多样性和时变性; 3)行人的多样性以及部分遮挡的问题。这些难点导致分类技术作为一种用于行人检测的关键技术,还是一种有待突破的技术难题。同时,如何设计并搭建出一个具有实用性的基于视觉的行人检测原型系统也为研究界与产业界所急需。 行人检测中分类技术主要面临以下三个难点: 1)对于检测过程,每帧中待检测的对象数量大,且行人所占比例极少: 2)对于分类器训练,面l临着样本不平衡问题; 3)对于分类器性能要求,同时要求检测速度快、检测率高和误报率低;但这三点相互冲突,因而很难找到一个平衡点。在行人检测系统中,现有的分类方法还存在许多不足,主要包括: 1)采用单分类器的方法检测率低,误摘要报率高,检测速度低,多场景适应性差; 2)采用串联组合分类器的方法误报率低、检测速度快,但检测率较低、多场景适应性差; 3)采用并联组合分类器的方法检测率较高,误报率低,多场景适应性较好,但检测速度慢。针对行人检测系统与关键技术存在的上述难点问题,我们认为有必要研究出针对性的高效分类模型与算法,设计面向应用的实现技术,最终搭建一个具有实用价值的行人检测原型系统。为此,本文围绕这一选题,完成了以下主要成果:1.研究可以得到三方面性能平衡且综合性能最佳的组合分类模型。我们结合串并联组合分类器的优点,提出了树状组合分类计算模型(TreeClassi丘erEIlSeInble Model),结合单分类器性能模型对组合分类器的三方面性能进行了定量的数学描述,从而将行人检测中的分类器设计转化为一个优化问题,进而使获得满足行人检测需求的高性能分类器成为可能。 2.研究面向应用的组合分类模型的实现技术。组合分类模型在应用时需要得到其中参数的合理取值才能保证综合性能最优。针对目前分类器关键参数只能通过实验调整的方法获得,不但需要花费很多时间,还不能保证得到的参数最优。为此,我们通过对样本不平衡性的分析,结合组合分类模型的三方面性能表达式,建立了其关键参数的计算模型(ComputationModel),使得保证组合分类器综合性能最优的关键参数可以直接求解得到,大大加速了全局寻优过程。此外,针对实际应用中参数计算模型可能不完全成立的情况,提出了采用RBF拟合结合穷举搜索的方式,仍能在可接受时间内搜索得到组合分类模型的全局最优参数,进一步加强了组合分类模型的应用范围并为该模型在其它分类问题中的应用指明了道路。 3.搭建一个具有实用价值的行人检测原型系统。针对智能交通市场对廉价的行人检测原型系统的需要,本文在组合分类计算模型的基础上,分别完成了基于PC计算平台的行人检测算法离线验证平台和基于DSP的车载行人检测原型系统。在离线平台上,除行人分类检测功能外,还实现了行人距离估计、碰撞预测和报警等功能,并且探索了双目视觉下的相关技术;在DSP平台上,结合Adaboost整型化等技术,实现了在计算能力较弱的平台上实时行人检测功能,该原型系统廉价、低功耗且体积小巧,为相关技术的市场化做好了技术储备。 致谢 随着博士毕业论文的完成,也结束了我在科大九年的学习生活。忆往昔,科大西区花园般的景观历历在目。美丽的科大校园,也因为众多的良师益友的存在而更加美好,熠熠生辉。九年来,我从众多的科大师生的身上学到了很多科学知识和做人的道理。在此,我首先要感谢辛勤培养我的母校——中国科学技术大学。我衷心感谢我的导师曹先彬教授,感谢他五年来对我的孜孜不倦的教诲。无论是在学习、生活还是人生规划时,曹老师不断地鼓励和启发我,在我困惑迷茫时为我指引光明之路。曹老师治学严谨,知识渊博,思想深邃,视野开豁,思维敏捷,让我受益匪浅。同时,曹老师自身积极奋斗、永无止境的探索精神将永远激励我在今后的工作中刻苦努力、力求上进。然后,感谢实验室的所有兄弟姐妹,他们在我平日的生活和学习中提供了很多的帮助。感谢工作上给予我极大支持的魏闯先、李彤、林人俊师弟,感谢杜文博、汪中、俞盛朋、宁搏、杨浩、贺涛、闫瑞、兰金鹤、刘朕师弟在工作上对我的积极配合,感谢嘉晓岚、吴培、吴长侠师妹对我工作生活上的帮助和鼓励。正是实验室这种融洽的气氛和轻松的环境让大家放松了心情,让我们在互相学习中提高了自身水平,在娱乐休闲时增进了我们的友谊,在团队合作中提高了工作效率,谢谢你们l同时,还要感谢我的家人,尤其是我的父母和四姨、五姨,他们多次通过电话鼓励我,对我的生活学习十分关心。虽然不在我的身边,但他们永远的、默默无私的支持让我深受感动,对他们的感谢是无法用言语表达的。最后,我要感谢科大武术协会的所有同学,在我们一起锻炼了的5年里,留下了无数值得记忆的点点滴滴。持之以恒的锻炼为我们今后的工作学习创造了良好的身体条件,也锻炼了大家的意志品质。

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