基于INTEL ATOM智能摄像头的实时行人检测系统的实现

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在机器视觉领域，行人是图像、视频分析的重要关注对象，同时为了完成可移动、实时的行人检测，不仅需要在软件及算法上实现检测功能，而且需要一个小型化的智能视觉平台来搭载行人检测算法，在保证检测正确率的前提下兼顾检测流畅度。
　　本文主要分析了当前主流的行人检测算法，筛选出计算效率高的ACF+AdaBoost算法，在笔记本上进行了验证和测试。针对视觉平台硬件结构通用化与小型化需求进行分析，基于INTEL ATOM构架设计了一套硬件系统。将行人检测算法移植到小型化智能摄像头平台上，进行了相关的性能测试并获得了满意的效果。
　　本课题主要工作如下：
　　算法部分：行人检测算法利用ACF十通道金字塔特征对画面进行特征描述，使用AdaBoost级联分类器方式提高行人检测速度，再经过综合处理获得行人检测的最终结果。为获得更快更好的效果，加入了INTEL硬件ipp加速和人脸辅助检测部分；
　　硬件平台设计：设计了针对行人检测需求的小型化硬件载体，定制化的智能摄像头选择了INTEL ATOM BayTrail系列处理器，独立的硬件系统除了完成普通摄像头视频图像的画面捕捉、分辨率切换、自动曝光、自动白平衡以外，还具备硬件H.264压缩、存储、信息传输等功能。

著录项

作者
张恩泽;
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作者单位

哈尔滨工业大学;

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授予单位哈尔滨工业大学;
学科控制科学与工程
授予学位硕士
导师姓名王常虹;
年度 2015
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP391.41;
关键词
行人检测; AdaBoost算法; ACF算法; 智能摄像头;

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