72、智能检测算法：从行人到二维码的高效识别

智能检测算法：从行人到二维码的高效识别

1. 低空无人机行人检测优化算法

1.1 研究背景与动机

行人检测在计算机视觉领域是一个关键的研究热点，广泛应用于视频监控、智能车辆和虚拟现实技术等领域。然而，由于人体在图像中的尺度、姿态、角度、服装和光照等方面存在巨大变化，行人检测也是一项极具挑战性的任务。

早期的行人检测方法，如使用 Haar 和积分图像的方法，虽然检测速度快，但误检率较高。Dalal 提出的 HOG 特征虽然在行人检测中得到了广泛应用，但计算过程缓慢。随着研究的发展，多特征组合成为当前的研究趋势，许多基于形状、纹理和颜色空间的特征被相继提出。

本文考虑到速度和准确性之间的权衡，选择了 Soft - cascade 方法，旨在加速行人检测的同时保持较高的准确率，以满足将算法移植到嵌入式系统的需求。

1.2 多通道特征提取

1.2.1 梯度特征

梯度特征能够有效地描述人体的外观和形状。本文采用梯度直方图和梯度幅值作为梯度特征，其与 Dalal 提出的 HOG 特征类似，但在局部单元和块的梯度方向直方图归一化方面有所不同。

梯度特征的计算过程如下：
- 第一步，计算图像的导数，给定输入图像 (I)，水平和垂直梯度 (G_x) 和 (G_y) 定义为：
[
\begin{cases}
G_x(x,y)=I(x + 1,y)-I(x - 1,y)\
G_y(x,y)=I(x,y + 1)-I(x,y - 1)
\end{cases}
]
这一步不仅捕捉了轮廓信息，还减弱了光照的影响。