基于二进制粒子群优化算法的行人检测*

作者：杨英1,刘卫国2,王有财1 日期：2013-12-02/span> 浏览：2560 查看PDF文档

基于二进制粒子群优化算法的行人检测*
杨英1,刘卫国2,王有财1
（1.东北大学 机械工程与自动化学院,辽宁 沈阳 110819;2.浙江省汽车安全技术研究重点实验室,浙江 杭州 311228）

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。
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
中图分类号：U461.99；TP391文献标志码：A文章编号：1001-4551(2013)09-1142-05

本文的文献著录格式：

杨英,刘卫国,王有财.基于二进制粒子群优化算法的行人检测[J].机电工程,2013,30(9):1142-1146.
YANG Ying, LIU Weiguo, WANG Youcai.Binary particle swarm optimization algorithm for human pedestrian recognition[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2013,30(9):1142-1146.