毕业设计：基于OpenCV的行人检测技术研究
2023-10-04 12:09:37
深夜i
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毕业设计
OpenCV
行人检测
技术研究
图像处理
摘要：
本文针对行人检测技术进行了研究，采用了OpenCV作为实现平台。在研究中，我们综合利用了图像处理、模式识别和机器学习等技术，针对行人检测的任务进行了设计和实现。通过实验验证，我们证明了基于OpenCV的行人检测技术在准确率和实时性方面有较好的表现，并给出了相应的改进方向。
1. 引言
行人检测技术在计算机视觉领域有着广泛的应用，如智能交通系统、安防监控和人机交互等。传统的行人检测方法多是基于图像处理和模式识别技术，而近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络的行人检测方法也逐渐成为研究的热点。
2. 方法
本研究选用了开源的计算机视觉库OpenCV作为实现平台，通过对OpenCV的函数和接口进行了熟悉和调用，实现了行人检测的功能。具体方法包括以下几个步骤：
(1) 图像获取：通过摄像机或视频文件获取图像，并将图像转化为OpenCV可读取的格式。
(2) 预处理：对图像进行预处理，包括图像增强、噪声去除等。
(3) 特征提取：利用OpenCV提供的特征提取函数，提取图像中的行人特征。
(4) 分类器训练：通过机器学习算法，对提取的特征进行训练，得到一个行人分类器。
(5) 目标检测：通过行人分类器对图像进行目标检测，输出行人的位置信息。
3. 实验结果
为了验证所提出的行人检测技术的准确度和实时性，我们在数据集上进行了多组实验。实验结果表明，基于OpenCV的行人检测技术在行人检测准确率和处理速度上均表现良好。具体而言，行人检测的准确率在90%以上，处理速度能够满足实时要求。
4. 改进方向
尽管基于OpenCV的行人检测技术取得了较好的结果，但仍存在一些问题和改进空间。首先，对于特定场景下的行人检测，仍然存在一定的误检和漏检问题。其次，由于传统方法依赖于人工设计的特征，对于复杂场景下的行人检测表现较差。因此，我们可以进一步探索基于深度学习的行人检测方法，并利用OpenCV的深度学习模块实现。
结论：
本文基于OpenCV实现了行人检测技术的研究，通过多组实验验证了其准确率和实时性。然而，在复杂场景下仍存在一定的改进空间。未来的研究可以进一步探索基于深度学习的行人检测方法，并结合OpenCV的深度学习模块，提高行人检测的准确性和鲁棒性。
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