基于人头颜色空间和轮廓信息的行人检测方法研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2015年第4期北京时间：

作者：高春霞，董宝田，王爱丽

单位：北京交通大学交通运输学院，北京100044

摘要：为提高智能视频监控中行人统计的实时性，提出了一种基于人头颜色空间和轮廓特征的行人检测方法.该方法首先根据人脸肤色、发色在YCbCr和RGB颜色空间的聚类情况，建立人头颜色模型，分割人头候选区域，并针对行人运动的特征，采用多帧差法提取运动信息，剔除背景噪声，修正候选区域的精度；然后根据改进的Canny 算子提取候选区域的轮廓，融合形态学对边缘进行修正，提取候选区域轮廓信息；最后根据人头轮廓的几何特征，剔除“伪候选”区域，并进行连通域信息标记，检测人头图像，从而对行人进行检测和统计信息.结果表明，该方法能快速有效地检测出人头，在动态场景下的行人检测取得了较好的效果.

关键词：智能交通,颜色空间,Canny,伪候选区域,连通域,行人检测

基金资助：国家863计划项目( 2009 AA11Z207)；博士科研基金（20110009110011）.