基于多特征融合的行人检测跟踪统计方法.docx

基于多特征融合的行人检测跟踪统计方法
摘要：
本文提出了一种基于多特征融合的行人检测跟踪统计方法。该方法利用深度学习技术将多种不同特征进行融合，提高了行人检测的准确性和鲁棒性，同时使用了对跟踪进行统计分析的方法，能够减少误报率和漏报率。实验结果表明，本文提出的方法相较于传统方法，在行人检测跟踪任务中具有更好的效果。
关键词：多特征融合，行人检测，跟踪统计
1.引言
行人检测跟踪是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。它涉及到从视频流中检测出行人并对其进行跟踪的问题。在很多场景下，如监控、交通管制等，行人检测跟踪具有十分广泛的应用。但是，由于视频流中背景杂乱、光照变化等问题，行人检测跟踪任务具有一定难度。因此研究如何提高行人检测和跟踪的准确度、鲁棒性、实用性等，具有十分重要的意义。
在行人检测跟踪任务中，如何提取最具代表性的特征是一个难题。传统方法往往采用HOG、SIFT等手工特征来进行行人检测和跟踪，但是由于手工特征无法适应不同场景下的变化，检测效果受到限制。近年来，随着深度学习技术的发展，利用深度神经网络来自动学习特征已成为一种有效的方法。此外，跟踪统计分析也是减少误报率和漏报率的有效手段。
因此，本文提出一种基于多特征融合的行人检测跟踪统计方法。该方法利用深度学习技术将多种不同来源的特征进行融合，提高了行人检测的准确性和鲁棒性；同时，通过对跟踪进行统计分析的方法，能够减少误报率和漏报率。在实验中，我们将本文提出的方法与传统方法进行了对比，结果表明本文提出的方法在行人检测和跟踪任务中具有更好的效果。
2.相关工作
在行人检测任务中，传统的方法通常采用手工提取特征的方法。例如，HOG和SIFT等方法是常用的特征提取方法。随着深度学习技术的发展，使用卷积神经网络进行特征提取的方法已经成为了行人检测任务中的主流方法。
在行人跟踪任务中，由于人的运动轨迹具有连续性，因此跟踪算法通常采用卡尔曼滤波、粒子滤波等方法来进行跟踪。此外，利用统计方法对跟踪进行分析能有效减少误报率和漏报率。
3.方法介绍
本文提出的行人检测跟踪统计方法主要分为三个步骤：特征提取、特征融合和跟踪统计。
3.1特征提取
本文使用了多种不同来源的特征来进行行人检测和跟踪：RGB图片、深度图像、形状特征和运动特征。其中，RGB图片是利用深度学习网络提取的高级特征，深度图像是由深度相机获取的距离信息，形状特征是PCANet算法提取的形状信息，运动特征是由运动检测算法提取的运动信息。
3.2特征融合
对于所提取的多种不同来源的特征，本文利用了深度学习技术将这些特征进行融合。具体来讲，我们使用了双路卷积神经网络来进行特征融合。
其中，第一路网络对输入的RGB图片进行卷积操作，获取高级特征。第二路网络对深度图像、形状特征和运动特征进行融合，并通过卷积操作获取高级特征。最后将这两个高级特征进行拼接，得到最终的特征向量。
3.3跟踪统计
本文利用统计方法对跟踪进行分析，从而减少误报率和漏报率。具体而言，我们对跟踪结果进行了如下的统计分析：将跟踪结果与历史结果进行比对，仅在一定时间范围内出现的目标被视为误报；同样，一定时间内仅出现了一次的目标被视为漏报。
4.实验结果
为了验证本文提出的多特征融合的行人检测跟踪统计方法的有效性，我们将其与传统方法进行了对比。实验结果显示，本文提出的方法在行人检测和跟踪任务中相较于传统方法有明显的优势。在误报率和漏报率方面均有了明显的改善。
5.结论
本文提出的基于多特征融合的行人检测跟踪统计方法利用深度学习技术将多种不同来源的特征进行融合，提高了行人检测的准确性和鲁棒性；同时，通过对跟踪进行统计分析的方法，能够减少误报率和漏报率。实验结果表明，本文提出的方法相较于传统方法，在行人检测跟踪任务中具有更好的效果。