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基于局部特征级联分类器和模板匹配的行人检测 被引量：14
1
作者 周晨卉 王生进 丁晓青 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期824-829,共6页
在智能视频监控领域,行人检测正受到广泛关注。为了提高检测率,将基于局部特征的Adaboost级联分类器和模板匹配相结合。首先通过分析和比较提出了一种行人局部特征的选取方法,然后对人体局部进行建模,将模板匹配的思想融入行人检测。最... 在智能视频监控领域,行人检测正受到广泛关注。为了提高检测率,将基于局部特征的Adaboost级联分类器和模板匹配相结合。首先通过分析和比较提出了一种行人局部特征的选取方法,然后对人体局部进行建模,将模板匹配的思想融入行人检测。最后通过实验证明,该方法在行人检测上可以取得较好的效果。 展开更多
关键词 行人检测 局部特征 ADABOOST 模板匹配
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融合距离阈值和双向TCN的时空注意力行人轨迹预测模型 被引量：3
2
作者 王红霞 聂振凯 钟强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期3303-3310,共8页
为解决因缺乏部分行人建模思想、缺少时间维度的全局视野和忽略行人交互模式多样性,而导致交互建模不充分、低预测精度等问题,提出基于Social-STGCNN(social spatio-temporal graph convolutional neural network)的改进模型STG-DTBTA(s... 为解决因缺乏部分行人建模思想、缺少时间维度的全局视野和忽略行人交互模式多样性,而导致交互建模不充分、低预测精度等问题,提出基于Social-STGCNN(social spatio-temporal graph convolutional neural network)的改进模型STG-DTBTA(spatio-temporal graph distance threshold Bi-TCN attention)。首先,构建PPM(partial pedestrian module)模块,对不满足距离阈值等约束条件的行人交互连接剪枝以去噪。其次,引入时空注意力机制,空间注意力动态分配交互权重,并设置多个注意力头以处理交互多样性问题;时间注意力捕捉时序数据的时间依赖关系。最后,采用双向TCN增加全局视野以捕捉轨迹数据中的动态模式和趋势,并采用门控机制融合双向特征。在ETH和UCY数据集上的实验结果表明,与Social-STGCNN相比,STG-DTBTA在维持参数量与推理时间接近的情况下,ADE平均降低8%,FDE平均降低16%。STG-DTBTA具有良好的交互建模能力、模型性能和预测效果。 展开更多
关键词 行人轨迹预测 部分行人建模 距离阈值 时空注意力机制 双向TCN 门控机制
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机动车-行人事故中行人伤害严重程度分析 被引量：24
3
作者 董傲然 王长帅 +2 位作者 秦丹 朱彤 徐婷 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期141-147,共7页
为探究影响机动车-行人碰撞事故中行人伤害严重程度的因素,以某市的6101起机动车-行人交通事故为研究对象,从人、车辆、道路和环境4个方面选择19个变量,采用部分优势比模型建立行人伤害严重程度分析模型,通过弹性分析法定量分析各显著... 为探究影响机动车-行人碰撞事故中行人伤害严重程度的因素,以某市的6101起机动车-行人交通事故为研究对象,从人、车辆、道路和环境4个方面选择19个变量,采用部分优势比模型建立行人伤害严重程度分析模型,通过弹性分析法定量分析各显著变量对行人受伤情况的影响程度。结果表明:驾驶员性别与年龄、行人性别与年龄、车辆类型、路面结构、道路类型、事故发生时间、交通信号控制、能见度、照明情况以及地形等12个变量会显著影响机动车-行人碰撞事故中行人的伤害严重程度。其中,驾驶员性别与年龄等变量满足比例优势假设,而路面结构等变量不满足比例优势假设。 展开更多
关键词 机动车-行人碰撞事故 伤害严重程度 部分优势比模型 弹性分析 因变量 自变量
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基于改进的RFBNet行人检测算法 被引量：1
4
作者 黎国斌 张剑 +1 位作者 林向会 谢本亮 《智能计算机与应用》 2021年第6期173-177,共5页
深度学习方法在行人检测领域取得了不错的成绩,但还存在一些问题需进一步解决例如遮挡、难负样本等问题。本文提出基于注意力机制的RFBNet行人检测算法,针对部分遮挡问题,可以取得更好的检测效果。在注意力机制的引导下,网络更加倾向于... 深度学习方法在行人检测领域取得了不错的成绩,但还存在一些问题需进一步解决例如遮挡、难负样本等问题。本文提出基于注意力机制的RFBNet行人检测算法,针对部分遮挡问题,可以取得更好的检测效果。在注意力机制的引导下,网络更加倾向于可见部分的行人信息抑制背景信息从而避免其误导网络训练进一步降低负样本误检为正样本的概率。为了将模型能够部署在轻量级设备上本文使用参数量更少的轻量网络模型。在PASCAL VOC行人数据集上实验结果显示通过增加通道注意力机制,检测平均精准率增加了 0.51%;当模型参数量裁剪为0.9M和3.1M时,行人检测精度仍然能够达到78.04%和80.01%,而模型参数量压缩为原来的约10%。本文算法可以提高行人检测的精度且具有良好的鲁棒性和适用性。 展开更多
关键词 注意力机制 RFBNet 轻量网络模型 行人检测 部分遮挡
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行人与大型机动车事故严重程度影响因素分析
5
作者 丁天 马景峰 +2 位作者 张幸 任青青 吕路 《甘肃科学学报》 2023年第5期50-57,共8页
行人是最易受伤的交通参与者,而大型机动车是应急灵活性差、碰撞事故冲击能量大的交通工具,因此剖析潜在因素对行人与大型机动车事故严重程度的影响非常重要。基于深圳市2015—2016年2 890条行人与大型机动车事故数据,分析其事故严重程... 行人是最易受伤的交通参与者,而大型机动车是应急灵活性差、碰撞事故冲击能量大的交通工具,因此剖析潜在因素对行人与大型机动车事故严重程度的影响非常重要。基于深圳市2015—2016年2 890条行人与大型机动车事故数据,分析其事故严重程度与时空分布特性。从人、车、路、环境、时间、空间、行为7个方面,选取22个潜在影响因素,建立偏比例优势模型得到19个显著因素,结合其边际效应量化分析各因素对该类事故严重程度的差异性影响。结果表明,8个因素不遵守平行线假设,影响最大的前5个因素为驾驶人驾龄、驾驶人年龄、违法行为、碰撞车速、天气状况,其边际效应绝对值的最大值超过14.5%,表明人、车、环境、行为等动态因素对事故的影响更明显;行人年龄、事故时间、驾驶人性别、道路类型、慢性干扰度、光线亮度的影响次之(<13%)。据此差异性影响提出一些改善建议以提升道路交通安全水平。 展开更多
关键词 交通工程 行人与大型机动车事故 影响因素 偏比例优势模型
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