机载平台快速行人检测系统和方法
【专利摘要】本发明公开了一种机载平台快速行人检测系统和方法。包括高清摄像机，连接到一个机载快速处理模块SECO?CARMA?DevKit；高清摄像机摄入高清图像后，通过USB接口将图像传入到机载快速处理模块SECO?CARMA?DevKit，对实时采集的高清图像进行实时行人检测。本发明的方法是首先要计算图片中的行人的基于梯度方向直方图的特征向量，包括颜色空间标准化，计算梯度，空间和方向的梯度统计，重叠块中的对比度标准化，特征向量生成；然后基于线性支持向量机将特征向量进行分类，再根据分类结果判别图片中含有行人。本发明的实施例主要用于图像中的行人检测计算，特别是在移动机器人嵌入式设备中的行人检测计算。
【专利说明】机载平台快速行人检测系统和方法
【技术领域】
[0001]本发明公开了一种机载平台快速行人检测系统和方法，涉及机器人视觉，模式识别技术和CUDA并行计算领域。
【背景技术】
[0002]行人进行检测是将来的智能车辆辅助驾驶系统所必需的，它能有效地辅助在市区环境中驾驶车辆的驾驶员及时地对外界环境做出反应，避免碰撞行人，减少交通事故的发生，特别是夜间驾驶员视场有限和疲劳等等原因。除此之外，人体检测还可以用于视频监控的安全实时系统从连续的视频片断中分析和检测出侵入的行为，保障个人和公共人身财产安全。
[0003]行人检测广泛的用于公共安全，视频监控，智能辅助驾驶技术以及交通监管等系统。目前在行人检测研究方面，梯度方向直方图HOG算法有着卓越地表现，它能准确地提取图片和视频中的行人目标。基于梯度方向直方图用于行人检测鲁棒性和独特性好，但是匹配速度慢。
[0004]目前，在机载平台上直接运算复杂的图像算法，此时机载平台需要搭载专属的FPGA硬件，并将算法固化在相关的硬件上，并进行相关的优化，降低经济性；或移动机器人机载平台的图像伺服系统中，则将图像信息通过网络传递到上位服务器机器进行处理，然后将处理后的结果传输到机载处理器上，时间性降低。
[0005]机载平台上作图像处理的分辨率大多数是640X480，对于高清图像无法进行实时处理。由于计算量大，数据多，在移动机器人机载平台上搭载的工业控制计算机无法满足直接作行人检测的计算。
【发明内容】
[0006]为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种机载平台快速行人检测系统和方法，解决了现有高清实时图像行人检测处理速度慢或需要专属硬件设备的问题。
[0007]为了达到上述目的，本发明的构思是:首先由图像输入系统采集高清的图像；然后将图像传送到SECO CARMA DevKit嵌入式CUDA软硬件平台对实时采集的高清图像进行实时行人检测。
[0008]本发明的机载平台快速行人检测系统包括:
Cl)高清图像输入，ARTAM-1400M1-USB3高清摄像机通过USB接口传入到处理器上；
(2)快速图像处理系统:通过SECO CARMA DevKit嵌入式CUDA软硬件平台并行计算技术，对实时采集的高清图像进行实时行人检测。
[0009]根据上述发明构思，本发明采用下述技术方案:
一种机载平台快速行人检测系统，包括高清摄像机，其特征在于:所述高清摄像机连接到一个机载快速处理模块SECO CARMA DevKit ;所述高清摄像机摄入高清图像后，通过USB接口将图像传入到机载快速处理模块SECO CARMA DevKit，所述的快速处理模块SECOCARMA DevKit对实时采集的高清图像进行实时行人检测。
[0010]一种机载平台快速行人检测方法，采用根据权利要求1所述的机载平台快速行人检测系统进行检测，其特征在于，检测步骤如下:
步骤1:由高清摄像机摄取图像后实时传入机载快速处理模块SECO CARMA DevKit ； 步骤2:由机载快速处理模块SECO CARMA DevKit对输入图像进行如下处理:
5)颜色空间标准化:将从摄像头读入的图片直接利用CUDA的传输函数直接传
到SECO CARMA DevKit嵌入式GPU上并处理实现，就是读取图片中数据的每个像素点的值，获取像素点的值之后就可以利用平方根进行Ga_a校正，则按如下方式进行:
【权利要求】
1.一种机载平台快速行人检测系统，包括高清摄像机(1)，其特征在于:所述高清摄像机(I)连接到一个机载快速处理模块SECO CARMA DevKit (2);所述高清摄像机(I)摄入高清图像后，通过USB接口将图像传入到机载快速处理模块SECO CARMA DevKit (2)，所述的快速处理模块SECO CARMA DevKit (2)对实时采集的高清图像进行实时行人检测。
2.一种机载平台快速行人检测方法，采用根据权利要求1所述的机载平台快速行人检测系统进行检测，其特征在于，检测步骤如下: 步骤1:由高清摄像机(I)摄取图像后实时传入机载快速处理模块SECO CARMA DevKit(2)； 步骤2:由机载快速处理模块SECO CARMA DevKit (2)对输入图像进行如下处理: ①颜色空间标准化:将图片直接传到CUDA上并行化处理实现，就是得到图片数据的每个像素点的值，获取到像素点的值之后就可以利用平方根Ga_a校正，则按如下方式进行:1^(^) = 1呢料13少))，其中表示Gamma校正后的图像像素值，)表不未校正时的值； ?计算梯度:利用CUDA每个线程块包含256 X I X I线程，每个线程计算一个梯度，模和方向，用高速片上共享内存Shared Memory存储像素的信息,这样计算得到三个通道的梯度的幅值以及三个方向角，此时取梯度幅值最大的通道值和对应的方向角，具体计算按如下
3.根据权利要求2所述的机载平台快速行人检测方法，其特征在于，所述步骤藝中基于线性向量机SVM将特征向量进行分类的方法是:检测窗口中有64X 128个像素，由7X 15块组成，通过图像的宽度，高度，窗口和块的步幅计算CUDA的块的数目，将每个检测窗口映射到一个线程块中；将每个直方图的值乘以SVM权重，然后用平行归约法添加加权值，再减去超平面的偏置， 最后将计算结果写回到GPU的全局内存中。
【文档编号】G06K9/62GK103473532SQ201310400824
【公开日】2013年12月25日 申请日期:2013年9月6日 优先权日:2013年9月6日
【发明者】刘恒利, 何旭栋, 黄潮炯, 颜春明, 李恒宇, 罗均, 谢少荣 申请人:上海大学