基于视觉选择性注意与IHOG-LBP特征组合的行人目标快速检测 被引量：8

1

作者 刘琼 陈雯柏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第1期281-285,共5页

常规的行人目标检测方法往往以底层特征为基础,采用密集窗口扫描的分类检测模式,其计算资源开销大而难以满足快速性要求。针对此问题,研究了一种新的行人目标快速检测方法。引入视觉选择性注意计算进行目标候选区域定位,通过提取候选区... 常规的行人目标检测方法往往以底层特征为基础,采用密集窗口扫描的分类检测模式,其计算资源开销大而难以满足快速性要求。针对此问题,研究了一种新的行人目标快速检测方法。引入视觉选择性注意计算进行目标候选区域定位,通过提取候选区域的积分有向梯度直方图IHOG(integrated histogram of oriented gradient)特征和局部二值模式LBP(local binary pattern)特征以形成组合优势,通过级联支持向量分类方式对区域内容进行分级检测,实现了快速、可靠的行人目标检测。DET(detection error tradeoff)曲线和算法运行时间表明,相比Dalal等人的方法,本方法可在保证检测率稳定的前提下,缩短五倍的检测时间,具有更好的工程应用性。 展开更多

关键词 行人检测 视觉选择性注意 积分有向梯度直方图 局部二值模式 级联分类 支持向量机

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基于计算机视觉的行人检测方法研究进展 被引量：3

2

作者 娄翔飞 吕文涛 +3 位作者 叶冬 郭庆 鲁竞 陈影柔 《浙江理工大学学报（自然科学版）》 2023年第3期318-330,共13页

基于计算机视觉的行人检测方法可有效提高行人检测效率,已广泛应用于智慧城市、辅助驾驶等场景。文章对行人检测涉及的图像分割、特征提取、机器学习和分类与定位等方法进行了归纳,综述了各种方法的主要思想、适用性和局限性;同时介绍... 基于计算机视觉的行人检测方法可有效提高行人检测效率,已广泛应用于智慧城市、辅助驾驶等场景。文章对行人检测涉及的图像分割、特征提取、机器学习和分类与定位等方法进行了归纳,综述了各种方法的主要思想、适用性和局限性;同时介绍了行人检测算法的评价指标,对算法性能进行了分析;最后总结了行人检测方法的研究进展,并对未来的发展方向进行了展望。计算机视觉作为目标检测中的一项重要技术,在行人检测领域仍有待发展,算法结构改进、分类器优化、复杂场景下的行人检测等是未来的研究重点。 展开更多

关键词 计算机视觉 行人检测 图像分割 特征提取 机器学习 分类与定位

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基于级联网络的行人检测方法 被引量：6

3

作者 陈光喜 王佳鑫 +2 位作者 黄勇 詹益俊 詹宝莹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期186-191,共6页

针对复杂环境下行人检测不能同时满足高召回率与高效率检测的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的行人检测方法。首先,采用CNN中的单步检测升级版网络YOLOv2初步检测行人;然后,设计一个网络与YOLOv2网络级联。设计的网络具有目标分类... 针对复杂环境下行人检测不能同时满足高召回率与高效率检测的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的行人检测方法。首先,采用CNN中的单步检测升级版网络YOLOv2初步检测行人;然后,设计一个网络与YOLOv2网络级联。设计的网络具有目标分类和边界框回归的功能,对YOLOv2初步检测出的行人位置进行再分类与回归,以此降低误检,提高召回率;最后,采用非极大值抑制(NMS)处理的方法去除冗余的边界框。实验结果显示,在数据集INRIA和Caltech上,所提方法与原始YOLOv2相比,召回率提高3. 3个百分点,准确率提高5. 1个百分点,同时速度上达到了11. 6帧/s,实现了实时检测。与现有的流行的行人检测方法相比,所提方法具有更好的整体性能。 展开更多

关键词 行人检测 卷积神经网络 级联网络 分类回归 实时检测

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红外视频图像的行人检测算法 被引量：6

4

作者 王姮 游斌相 +1 位作者 刘桂华 张进 《自动化仪表》 CAS 2017年第7期86-88,94,共4页

在光照不足、对比度较低的夜晚,红外辐射成像技术具有较好的成像效果。一个鲁棒性好、可靠性强的红外环境行人检测方法,对拓展红外成像技术的应用具有重要意义。对此,提出了一套高效可行的红外环境下行人检测方案。首先,使用高斯混合模... 在光照不足、对比度较低的夜晚,红外辐射成像技术具有较好的成像效果。一个鲁棒性好、可靠性强的红外环境行人检测方法,对拓展红外成像技术的应用具有重要意义。对此,提出了一套高效可行的红外环境下行人检测方案。首先,使用高斯混合模型进行图像分割,获取前景区域。高斯混合模型具有对运动敏感的特征,在运动目标检测过程中不仅可以实时更新背景,而且还能有效地消除阴影区域。然后,提取方向梯度直方图(HOG)特征。HOG是在图像的局部方格单元上操作的,所以它对图像几何、光学的形变都能保持很好的不变性;HOG可以允许行人有一些细微的肢体动作,这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。最后,使用Adaboost算法进行分类识别。试验结果表明,该方法在红外环境下的行人识别率高达99%,能较好地满足应用需求。 展开更多

关键词 行人检测 高斯混合 运动目标检测 方向梯度直方图 ADABOOST算法 二分类 识别率

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基于行人属性异质性的行人再识别神经网络模型 被引量：5

5

作者 吴彦丞 陈鸿昶 +1 位作者 李邵梅 高超 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期196-203,共8页

为提高基于行人属性学习的行人再识别算法识别精度,提出一种改进的行人再识别神经网络模型。该模型基于属性之间的异质性,在神经网络中设计不同的识别方法对各类属性进行识别,以提高行人属性识别的准确率。针对不同属性识别方法损失度... 为提高基于行人属性学习的行人再识别算法识别精度,提出一种改进的行人再识别神经网络模型。该模型基于属性之间的异质性,在神经网络中设计不同的识别方法对各类属性进行识别,以提高行人属性识别的准确率。针对不同属性识别方法损失度量算法的不一致,给出异质属性损失度量函数,使得不同识别方法能在同一个网络模型中进行训练和学习,实现网络参数的最优化。实验结果表明,该模型在Market1501数据集、DukeMTMC数据集和DukeMTMC数据集上的首位准确率分别达到88. 13%、74. 96%和77. 64%。 展开更多

关键词 行人再识别 异质性 深度学习 属性分类 回归预测 多分类

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基于稀疏编码的迁移学习及其在行人检测中的应用 被引量：4

6

作者 谢尧芳 苏松志 李绍滋 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期186-192,共7页

行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记... 行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记样本中,学习到一个紧凑、有效的特征表示;然后通过迁移学习,将学习到的特征表示方法迁移到行人分类中.在MIT行人数据库上的实验结果表明:该方法能有效地刻画出行人的特征,提高行人分类的性能,在标记样本少的情况下仍具有良好的分类效果,因此可应用于行人检测中. 展开更多

关键词 行人检测 行人分类 迁移学习 稀疏编码

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基于卷积神经网络的行人检测技术的研究综述 被引量：3

7

作者 谭玉枚 余长庚 《软件》 2020年第7期31-36,75,共7页

随着深度学习方法在行人检测领域的深入应用,基于卷积神经网络的行人检测技术在特征学习、目标分类、边框回归等方面表现出的优势已愈发突出。因此,本文从对传统的行人检测方法和基于卷积神经网络的行人检测技术进行优劣比较切入,概述... 随着深度学习方法在行人检测领域的深入应用,基于卷积神经网络的行人检测技术在特征学习、目标分类、边框回归等方面表现出的优势已愈发突出。因此,本文从对传统的行人检测方法和基于卷积神经网络的行人检测技术进行优劣比较切入,概述了卷积神经网络的基础构架,以此引出对当前常用的基于卷积神经网络的常见行人检测技术及其优缺点,最后讨论了现有基于卷积神经网络算法实现行人检测存在的不足和指出今后发展方向。 展开更多

关键词 卷积神经网络 行人检测 目标分类 边框回归

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基于快速级联分类的行人检测系统 被引量：3

8

作者 施培蓓 胡玉娟 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第8期274-276,284,共4页

行人检测系统难以同时具有高检测率、低误报率和较快的检测速度。为解决该问题,提出一种基于快速级联分类的行人检测系统。该系统包括预处理和分类检测2个部分,在分类检测阶段,利用AdaBoost算法选取部分最优的特征,通过固定训练样本的... 行人检测系统难以同时具有高检测率、低误报率和较快的检测速度。为解决该问题,提出一种基于快速级联分类的行人检测系统。该系统包括预处理和分类检测2个部分,在分类检测阶段,利用AdaBoost算法选取部分最优的特征,通过固定训练样本的误报率,并结合串联分类器的优点,设计快速级联分类器(FastCascade),其中,单特征分类器使用快速排序策略,以提高系统的整体性能。仿真结果表明,该FastCascade的接收者操作特征曲线下面积、F-measure和G-mean结果均高于传统的AdaBoost算法、UnderSampling算法和EasyEnsemble算法。 展开更多

关键词 行人检测 快速级联 不平衡分类 特征选择 分类器

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基于分层特征融合的行人分类 被引量：2

9

作者 孙锐 张广海 丁文秀 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期2115-2120,共6页

针对复杂环境中的行人检测问题,提出了一种有效的基于分层稀疏编码的图像表示方法。首先通过两层稀疏编码模型结合基于K-SVD的深度学习算法来获得图像的稀疏表示,对图像块及同一区域的高阶依赖关系进行了建模,形成一个有效的无监督特征... 针对复杂环境中的行人检测问题,提出了一种有效的基于分层稀疏编码的图像表示方法。首先通过两层稀疏编码模型结合基于K-SVD的深度学习算法来获得图像的稀疏表示,对图像块及同一区域的高阶依赖关系进行了建模,形成一个有效的无监督特征学习方法;然后将得到的稀疏表示与SIFT描述符的稀疏表示进行特征融合,得到了更加全面、更加可判别的图像表示;最后结合SVM分类器应用于行人分类任务。实验结果表明,该行人分类方法对比同类方法在性能上有明显改善。 展开更多

关键词 行人分类 稀疏编码 空间金字塔匹配 特征融合 K—SVD

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基于步态分类辅助的虚拟IMU的行人导航方法 被引量：1

10

作者 杨涵 万游 +4 位作者 蔡洁萱 方铭宇 吴卓超 金扬 钱伟行 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S01期759-763,共5页

当人体剧烈运动或撞到障碍物使足部惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)超程时,行人导航系统无法有效地实现定位导航。针对此问题,提出了一种行人导航方法,构建由步态分类辅助的虚拟惯性测量单元(Virtual Intertial Mea-sureme... 当人体剧烈运动或撞到障碍物使足部惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)超程时,行人导航系统无法有效地实现定位导航。针对此问题,提出了一种行人导航方法,构建由步态分类辅助的虚拟惯性测量单元(Virtual Intertial Mea-surement Unit,VIMU)。此方法采用基于注意力的卷积神经网络(CNN)对常见的行人步态进行分类,以实际IMU实时采集的行人腿部和足部的惯性数据作为训练和测试样本。针对不同步态,分别建立了对应的ResNet-GRU混合神经网络模型,并根据这些模型构建足部VIMU,在足部实际IMU超程的情况下进行定位。实验表明,此方法能够有效提高基于零速度更新的行人导航系统在行人剧烈运动或与障碍物碰撞时的性能,从而增强系统在复杂和未知地形中的适应性。综合步态下的定位误差约为路径总长的1.43%,满足军用和民用的精度要求。 展开更多

关键词 行人导航 步态分类 虚拟IMU构建 基于注意力的卷积神经网络 ResNet-GRU神经网络

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基于统计分类的行人检测方法综述 被引量：2

11

作者 李威 王鹏杰 宋海玉 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2186-2194,共9页

作为计算机视觉以及智能交通领域一个重要的研究方向,行人检测技术近年来受到业界广泛关注,其中基于统计分类的方法因为其检测效果好,得到了广泛应用。对基于统计分类的行人检测方法进行综述,归纳了目前用于行人检测的数据集,并给出了... 作为计算机视觉以及智能交通领域一个重要的研究方向,行人检测技术近年来受到业界广泛关注,其中基于统计分类的方法因为其检测效果好,得到了广泛应用。对基于统计分类的行人检测方法进行综述,归纳了目前用于行人检测的数据集,并给出了每个数据集中各种样本的分布情况;接着总结了行人检测方法中用于目标识别的行人特征及其改进方式;对行人检测主要分类器做了概述;指出了行人检测目前存在的问题并展望了未来的发展方向。 展开更多

关键词 综述 行人检测 统计分类 数据集

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基于公共服务属性的城市道路步行空间分级研究 被引量：1

12

作者 肖乾瀚 程鑫 《建设科技》 2022年第8期103-106,共4页

本文通过梳理现有道路的分类方法和城市公共服务设施的分级方法,以城市道路步行空间的公共服务属性为落脚点,强调以空间为整体进行分级,提出将城市道路步行空间分为市(区)级、街道级、社区级三个级别,探索根据不同等级空间适当投入资源... 本文通过梳理现有道路的分类方法和城市公共服务设施的分级方法,以城市道路步行空间的公共服务属性为落脚点,强调以空间为整体进行分级,提出将城市道路步行空间分为市(区)级、街道级、社区级三个级别,探索根据不同等级空间适当投入资源的设计方法。 展开更多

关键词 城市道路 步行空间 分级

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改进的红外图像行人检测和交叠率算法 被引量：1

13

作者 柳黎 许凯华 +1 位作者 何伍斌 徐秀 《计算机系统应用》 2020年第4期150-155,共6页

行人越界入侵报警是十分普遍的应用场景,尤其是在安保领域.本文设计了一种改进的红外图像行人检测和交叠率算法,两者结合可以实现对行人的越界报警.本方法主要由三部分组成:红外图像行人检测算法、目标分类算法、交叠率算法与报警逻辑.... 行人越界入侵报警是十分普遍的应用场景,尤其是在安保领域.本文设计了一种改进的红外图像行人检测和交叠率算法,两者结合可以实现对行人的越界报警.本方法主要由三部分组成:红外图像行人检测算法、目标分类算法、交叠率算法与报警逻辑.红外图像是为了尽量克服环境影响,并且在夜间也具有良好的显示与图像采集功能;行人检测是通过YOLOv3算法和基于方向梯度直方图(HOG)特征的多层感知器(MLP)二分类来实现;报警算法与逻辑是计算目标的候选框与报警区域的交叠率,再进行逻辑判断.实验表明,本方法准确性高,报警准确率可达91%,有良好的应用价值. 展开更多

关键词 红外图像 行人检测 目标分类 交叠率 报警

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5G行人导航技术的改进研究 被引量：1

14

作者 王伊冰 陈艳芳 +3 位作者 张彤彤 张慧 刘昂 刘志忠 《电力信息与通信技术》 2021年第1期43-48,共6页

针对行人导航终端在室内无法接收到全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号,室内智能化位置服务越来越受到业界重视。基于超宽带、ZigBee和惯导等方式的行人导航技术存在适用性、鲁棒性问题,5G通信凭借毫米波... 针对行人导航终端在室内无法接收到全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号,室内智能化位置服务越来越受到业界重视。基于超宽带、ZigBee和惯导等方式的行人导航技术存在适用性、鲁棒性问题,5G通信凭借毫米波、多输入多输出、超密集部署等优势赋予了行人导航新方向。文章基于5G信号在室内通信信道的特点改进了5G行人导航技术架构,采用反向(Back Propagation,BP)神经网络实现5G信道分类,将多基站位置估计方法与虚拟基站点和反射路径相结合,实现在5G基站数量较少时可以连续追踪行人位置。依托5G的改进行人导航技术对保障高质量、高时效室内位置服务具有重要意义。 展开更多

关键词 行人导航 5G BP神经网络 信道分类 多基站位置估计

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关联规则对监控下行人属性识别影响的研究 被引量：1

15

作者 李雪 郭会明 《计算机与现代化》 2019年第4期65-71,共7页

针对监控视频下的行人多属性识别问题,提出一种结合神经网络与关联规则的多分类方法。首先通过Faster-RCNN检测算法与改进的Alex Net多分类网络得到监控视频下行人各个属性的置信度,再采用关联规则Apriori算法对训练数据进行处理,进而... 针对监控视频下的行人多属性识别问题,提出一种结合神经网络与关联规则的多分类方法。首先通过Faster-RCNN检测算法与改进的Alex Net多分类网络得到监控视频下行人各个属性的置信度,再采用关联规则Apriori算法对训练数据进行处理,进而结合神经网络分类的置信度和关联规则的处理结果,提出一种对分类置信度进行优化的算法。最后,统计关联规则优化后的某些行人属性准确率。结果表明,将神经网络与关联规则有效结合后可以提升某些属性识别的准确率。 展开更多

关键词 行人属性 多分类 神经网络 关联规则 优化

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基于MCS-LBP的红外图像行人检测方法

16

作者 刘丽 鲍泓 +2 位作者 徐成 王迪 张飞飞 《北京联合大学学报》 CAS 2015年第2期30-35,共6页

红外图像行人检测是夜间智能视频监控、车辆辅助驾驶及智能驾驶等领域的关键技术。针对红外图像纹理特征较少的特点,提出一种实时的基于分块的多级中心对称局部二值模式(Multi-Level Center-Symmetric Local Binary Pattern,MCS-LBP)的... 红外图像行人检测是夜间智能视频监控、车辆辅助驾驶及智能驾驶等领域的关键技术。针对红外图像纹理特征较少的特点,提出一种实时的基于分块的多级中心对称局部二值模式(Multi-Level Center-Symmetric Local Binary Pattern,MCS-LBP)的红外图像行人检测方法。首先对红外图像进行去噪等预处理及感兴趣区域(regions of interest,ROIs)提取,并提取感兴趣区域的MCS-LBP特征得到更加丰富的红外图像纹理特征,最后使用支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类得到行人检测结果。在VS2010环境下,在自行采集的红外行人数据集验证了该方法的有效性与鲁棒性。 展开更多

关键词 红外图像 行人检测 多级中心对称局部二值模式 纹理分类

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特征变换和数据集分块的行人比对

17

作者 沈洋 林巍峣 殷惠清 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期254-263,共10页

目的随着监控摄像头的增多,基于多摄像头的智能分析显得很重要。基于此,提出一种新的基于特征变换和数据集分块的行人比对方法。方法首先提出一种新的基于变换矩阵来消除特征差异的算法。这种算法能够在高维空间中,通过变换矩阵,让某特... 目的随着监控摄像头的增多,基于多摄像头的智能分析显得很重要。基于此,提出一种新的基于特征变换和数据集分块的行人比对方法。方法首先提出一种新的基于变换矩阵来消除特征差异的算法。这种算法能够在高维空间中,通过变换矩阵,让某特征向量逼近另一特征向量,从而消除了同一行人特征间的差异。与此同时,还提出一种新的将行人数据集中特征分块的算法,使每个分块中的行人特征具有相似的性质,从而能够共用某个变换矩阵,从而能更好地消除同一行人在不同镜头下的特征差异。结果基于VIPeR数据集和复杂街道场景数据集设计了行人比对实验。实验结果表明,本文的比对方法具有较高的比对准确率,VIPeR数据集(50%训练,50%检测)的Rank1的比对准确率为22%。同时本文设计了特征变换和数据集分块这2个模块的对照实验。实验结果表明,特征变换和数据集分块模块对结果都有提升的效果。结论本文新的行人比对方法通过恰当的特征变换让同一行人在多镜头下的特征互相接近。实验结果表明该方法能够较好地在多镜头下匹配行人。 展开更多

关键词 行人比对 数据集分块 特征变换 聚类

原文传递

针对畸变行人检测的神经网络

18

作者 张姣 肖江剑 周传宏 《计量与测试技术》 2018年第9期40-44,共5页

针对视角存在畸变的视场下行人会依据所在视场中的位置表现不同于常规的多种姿态,如何在资源有限的情况下高效高精度的进行行人检测提出一种"多类"目标检测算法,即将视场中不同畸变程度下的行人可视为不同类型的监测目标,并... 针对视角存在畸变的视场下行人会依据所在视场中的位置表现不同于常规的多种姿态,如何在资源有限的情况下高效高精度的进行行人检测提出一种"多类"目标检测算法,即将视场中不同畸变程度下的行人可视为不同类型的监测目标,并依托当下分类算法中表现优异的Faster R-CNN神经网络框架,在安防监控图像中大大提高了行人检测的精度和速度。算法由训练分类器和检测两部分组成。在训练阶段,添加对数据集做多分类的分类层,即将不同畸变程度的行人定义为不同类的检测对象,很大程度上避免了训练的时候忽略因畸变造成的共性特征,以此提高检测精度。其次,以梯度下降的速度即收敛速度作为我们是否找到精准的多分类"边界"的依据,换句话说,我们定义的多分类的边界是不断变化的。在检测阶段,我们对不同场景实践展示出最终的检测结果。结果证明:不论是速度,精度都证明了多分类思想的正确性。 展开更多

关键词 行人检测 视角畸变 多分类 神经网络 多目标检测

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行人检测系统研究新进展及关键技术展望 被引量：36

19

作者 许言午 曹先彬 乔红 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期962-968,共7页

行人检测系统(PDS)作为保障汽车、行人安全的一种主动安全手段,已成为产业界和研究界共同关注的一个研究热点.特别是近5年来,随着传感器、核心算法等的不断进步和使用,PDS研究发展很快.不同于已有的针对PDS早期工作的综述,本文从技术进... 行人检测系统(PDS)作为保障汽车、行人安全的一种主动安全手段,已成为产业界和研究界共同关注的一个研究热点.特别是近5年来,随着传感器、核心算法等的不断进步和使用,PDS研究发展很快.不同于已有的针对PDS早期工作的综述,本文从技术进展、原型系统进展两个方面重点总结了PDS近5年来的最新研究进展,指出了目前尚未解决的问题,并对PDS研究涉及的关键技术的发展做出展望. 展开更多

关键词 行人检测系统 特征选择 分类机制 多传感器融合

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运动分类步频调节的微机电惯性测量单元室内行人航迹推算 被引量：18

20

作者 李若涵 张金艺 +2 位作者 徐德政 陈兴秀 徐秦乐 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期612-623,共12页

行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)作为一种新兴的导航定位方法,因其不易受外界环境因素影响而受到广泛关注.针对室内行人航迹推算,采集并分析了微机电惯性测量单元(micro-electro-mechanical system-inertial measurement u... 行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)作为一种新兴的导航定位方法,因其不易受外界环境因素影响而受到广泛关注.针对室内行人航迹推算,采集并分析了微机电惯性测量单元(micro-electro-mechanical system-inertial measurement unit,MEMS-IMU)数据,设计了运动分类的区间对称步频检测,并建立了步频调节的步长估计模型,最后提出了运动分类步频调节的MEMS-IMU室内行人航迹推算,从而实现较精准的定位.针对不同个体,对步频调节的步长估计模型进行个性化标定,以进一步提高室内行人航迹推算性能.验证结果表明:与传统峰值非线性方法相比,运动分类步频调节的MEMS-IMU室内行人航迹推算的定位误差降低了32.6%,使短距离室内行人航迹推算在无其他定位技术支持的情况下具有较高精度. 展开更多

关键词 室内行人航迹推算 微机电惯性测量单元 步频 步长 运动分类

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