Resumen

En este artículo se presenta un algoritmo rápido de reconocimiento de peatones basado en la fusión de múltiples sensores. En primer lugar, se estiman las posibles ubicaciones de peatones mediante el escaneo del radar láser en coordenadas mundiales, y luego se localizan sus regiones candidatas correspondientes en la imagen mediante la calibración de la cámara y el modelo de mapeo de perspectiva. Para evitar el tiempo consumido en el proceso de entrenamiento y reconocimiento causado por el gran número de dimensiones del vector de características, se propone un método de extracción de características basado en histogramas integrales de gradientes orientados (ROI-IHOG) centrado en la región de interés. Se entrena un clasificador de máquina de vectores de soporte (SVM) con un novedoso conjunto de datos de muestras de peatones que se adaptan al entorno de la carretera urbana para el reconocimiento en línea. Finalmente, se prueba la validez del enfoque propuesto con varias secuencias de video de escenarios realistas de carreteras urbanas.

• Materias:Polinomios Ecuaciones dinámicas Ecuaciones diferenciales Ecuaciones funcionales
• Subjects:Polynomials Dynamic equations Differential equations Functional equations
• Palabras claves:Algoritmo de reconocimiento de peatones; Fusión de múltiples sensores; Escaneo de radar láser; Calibración de cámara; Método de extracción de características ROI-IHOG; Máquina de vectores de soporte
• Keywords:Pedestrian recognition algorithm; Multisensor fusion; Laser radar scanning; Camera calibration; ROI-IHOG feature extraction method; Support vector machine