发明专利已授权

基于HOG特征和线性SVM级联分类器的行人检测方法

📄 申请号：CN201910006652.9 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2019-01-04

公开号

CN109886086B

公开日

2020-12-04

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_46 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

行人检测图像识别人工智能算法目标检测检测方法行人检测

应用场景

智能安防, 自动驾驶, 智能监控, 行人检测

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摘要

本发明公开了一种基于HOG特征和线性SVM级联分类器的行人检测方法，主要用于通过提高智能车在行驶过程中实施行人检测的准确性，从而解决智能车在行驶过程中的的安全问题。为了打破传统的基于HOG和SVM的行人检测算法在提取行人HOG特征时，行人必须大体上保持直立姿势的局限性，本发明提出将行人分为站立、蹲下、弯腰三种不同的肢体动作，分别作为一种正样本数据集训练成相应的弱分类器，再将得到的三个弱分类器集成为一个强分类器，并将该级联结构的强分类器作为智能车行人检测模型的方法。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：44 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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