基于二进制粒子群优化算法的行人检测

• 作者: 刘卫国 杨英 王有财
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 行人检测 二进制粒子群优化 离散余弦变换 支持向量机 特征提取
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 自动化、计算机技术
• 页码范围: 1142-1146
• 页数: 5页
• 分类号: U461.99|TP391
• 字数: 2910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2013.09.025

摘要

针对汽车前方道路上的行人安全问题,对道路行人采用二进制粒子群优化算法(BPSO)进行了检测,以确保行人的安全.首先,对随机采集的道路行人图像样本进行了二维离散余弦变换(DCT),将行人的描述从图像空间转换为用少量数据点来表示频率域空间,再利用DCT算法的对称性,解压缩图像,获得了行人图像的特征向量;其次,应用BPSO算法对得到的特征向量进行了特征选择,从行人频域特征空间中,提取了有价值的特征子集,得到了最具代表性的行人特征,完成了行人检测.试验结果表明,在样本数量较少的情况下,无论在检测正确率还是检测实时性方面BPSO算法都优于传统的支持向量机(SVM)算法.研究结果表明,二进制粒子群优化算法能够高效快速的检测到行人,为车辆主动安全技术提供重要基础,对于减少交通事故具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘卫国		45	235	9.0	12.0
2	杨英	东北大学机械工程与自动化学院	25	326	9.0	17.0
3	王有财	东北大学机械工程与自动化学院	1	2	1.0	1.0