CN110458227B - 一种基于混合分类器的adas行人检测方法 - Google Patents

一种基于混合分类器的adas行人检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于混合分类器的ADAS行人检测方法：S1，准备具有行人信息的正样本和不具行人信息的负样本，分为训练样本和测试样本；S2，计算样本的hog特征，根据训练样本的选择合适的hog特征，训练svm分类器和adaboost分类器得到所需指标；S3，通过指标将svm分类器作为主分类器，计算归一化因子和权重；S4，使用svm分类器对样本进行多尺度检测，得到大概率具有行人信息的窗口；S5，使用adaboost分类器对大概率具有行人信息的窗口进行重新计算，将两者的置信度按比例组合得到新的置信度；S6，通过新的置信度判定具有行人信息的窗口。本发明既具备svm分类器在行人检测中较高的精准度，又具备adaboost分类器良好的非线性问题解决能力，提升了行人检测的精准度。

Description

一种基于混合分类器的ADAS行人检测方法
技术领域
本发明涉及机器视觉领域，尤其涉及一种基于混合分类器的ADAS行人检测方法。
背景技术
行人检测一直是计算机视觉研究中的难点，属于典型的目标检测问题。现有的运用最为广泛的hog特征值加上svm分类器的行人检测方法在行人检测中拥有较高的精准度，但是在对于行人检测中的一些非线性问题不能很好的解决，adaboost擅长解决非线性问题但是对于明显的线性问题却没有svm那样好的效果，如果能够混合svm，adaboost两分类器，那就能比较好的解决svm分类器在非线性上的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于混合分类器的ADAS行人检测方法，既有较高的行人检测精准度，又能良好解决非线性问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供的一种基于混合分类器的ADAS行人检测方法，包括以下步骤：
S1，准备具有行人信息的正样本和不具行人信息的负样本，分为训练样本和测试样本；
S2，计算样本的hog特征，根据训练样本的选择合适的hog特征，训练svm分类器和adaboost分类器得到所需指标；
S3，通过指标将svm分类器作为主分类器，计算归一化因子和权重；
S4，使用svm分类器对样本进行多尺度检测，得到大概率具有行人信息的窗口；
S5，使用adaboost分类器对大概率具有行人信息的窗口进行重新计算，将两者的置信度按比例组合得到新的置信度；
S6，通过新的置信度判定具有行人信息的窗口。
优选地，所述指标包括：
pTPR：true positive rate，实际上是正样本，被判断为正样本的概率；
pFPR：false positive rate，实际上是负样本，被判断为正样本的概率；
pTNR：true negative rate，实际上是负样本，被判断为负样本的概率；
pFNR：false negative rate，实际上是正样本，被判断为负样本的概率；
上述pTPR，pFPR，pTNR，pFNR是以置信度α＝0为依据时测试得到，即置信度α>0判断为正样本，α<0判断为负样本；
Figure BDA0002159680570000024
调整置信度，直到pTPR>＝99％，
Figure BDA0002159680570000025
小于0，某样本计算得到的
Figure BDA0002159680570000026
则该样本断定为负样本；
Figure BDA0002159680570000027
调整置信度，直到pTNR>＝99％,
Figure BDA0002159680570000028
大于0，某样本计算得到的
Figure BDA0002159680570000029
则该样本断定为正样本；
αTmax：所有正样本的置信度构成一个直方图，αTmax表示正样本数量峰值时的置信度，在有多个峰值的情况下，亦可用正样本中值代替；
αFmax：所有负样本的置信度构成一个直方图，αFmax表示负样本数量峰值时的置信度，在有多个峰值的情况下，亦可用负样本中值代替；
αr：属于置信度指标，对最终测试样本区分是否有行人信息。
优选地，所述归一化因子k由下式得到：
Figure BDA0002159680570000021
其中，
Figure BDA0002159680570000022
为adaboost分类器的αTmax；
Figure BDA0002159680570000023
为svm分类器的αTmax。
优选地，所述权重w是根据svm分类器和adaboost分类器的精确率推导而出的比例，由下式得到：
Figure BDA0002159680570000031
其中，
Figure BDA0002159680570000032
为adaboost分类器的pTPR；
Figure BDA0002159680570000033
为svm分类器的pTPR。
优选地，所述多尺度检测包括以下步骤：
S41，对样本进行hog特征的计算，hog特征的参数和训练时的hog参数一致；
S42，对每一块完整的hog特征块进行svm分类器的分类，将置信度α>0的α记录在集合Sα1中，将置信度α>0的窗口记录在集合Sw中；
S43，对图像按照长宽比例以1.1或1.2倍数缩小，继续进行S41，直到图像大小小于训练时的图片大小。
优选地，所述S5包括以下步骤：
S51，在得到的集合Sα1和Sw中，包含需要的行人信息和无用的干扰信息，重新遍历未经过剔除数据的集合Sw，用adaboost分类器对Sw中的窗口进行分类，将得到的置信度α记录在集合Sα2中；
S52，定义Sw中的每一个窗口Sw[i]，对应于Sα1中的置信度为Sα1[i]，对应于Sα2中的置信度Sα2[i]；
S53，根据以下条件判断Sw[i]窗口中是否有行人：
当
Figure BDA0002159680570000034
则不进行后续的计算，该窗口直接判断为具有行人信息的样本，
Figure BDA0002159680570000035
指svm分类器的
Figure BDA00021596805700000310
当
Figure BDA0002159680570000036
则不进行后续的计算，该窗口直接判断为具有行人信息的样本，
Figure BDA0002159680570000037
指adaboost分类器的
Figure BDA00021596805700000311
当
Figure BDA0002159680570000038
则不进行后续的计算，该窗口直接判断为不具有行人信息的样本，
Figure BDA0002159680570000039
指adaboost分类器的
Figure BDA00021596805700000312
S54，计算新的混合置信度αp，由下式：
αp＝Sα1[i]*k*w+c*Sα2[i]
其中，k为归一化因子，w为权重，c为adaboost分类器的权重值调节参数，默认为1，代表adaboost分类器的重要程度。
优选地，所述S6通过新的置信度判定具有行人信息的窗口，具体为，如αp>αr*k*w，则对应的窗口Sw[i]中具有行人信息，反之则不具有行人信息。
本发明的有益效果如下：
通过将svm分类器和adaboost分类器混合，相比于在传统行人检测方法中，计算hog特征是时间消耗最大的一部分，分类过程的耗时仅占hog特征计算的十分之一，因此采用分类器混合的方式不仅不会额外产生过多的时间消耗代价，还有效地提升行人检测的精准度。
附图说明
图1为本发明实施例的基于混合分类器的ADAS行人检测方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例的基于混合分类器的ADAS行人检测方法中置信度坐标图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
参见图1，为本发明实施例的本发明的技术方案为基于混合分类器的ADAS行人检测方法的步骤流程图，包括以下步骤：
S1，准备具有行人信息的正样本和不具行人信息的负样本，分为训练样本和测试样本；
S2，计算样本的hog特征，根据训练样本的选择合适的hog特征，训练svm分类器和adaboost分类器得到所需指标；
S3，通过指标将svm分类器作为主分类器，计算归一化因子和权重；
S4，使用svm分类器对样本进行多尺度检测，得到大概率具有行人信息的窗口；
S5，使用adaboost分类器对大概率具有行人信息的窗口进行重新计算，将两者的置信度按比例组合得到新的置信度；
S6，通过新的置信度判定具有行人信息的窗口。
具体实施例中，S1中的样本可以采用INRIA行人数据库。数据库中的90*160分辨率的训练数据转化为64*128分辨率的训练数据，70*134分练率的测试数据转化为64*128分辨率的测试数据。
S2中样本为像素为64*128，hog特征值理想的参数应为：胞元为8*8，像素块大为16*16，将图像分为7*15个像素块，总特征数为3780；指标包括：
pTPR：true positive rate，实际上是正样本，被判断为正样本的概率；
pFPR：false positive rate，实际上是负样本，被判断为正样本的概率；
pTNR：true negative rate，实际上是负样本，被判断为负样本的概率；
pFNR：false negative rate，实际上是正样本，被判断为负样本的概率；
上述pTPR，pFPR，pTNR，pFNR是以置信度α＝0为依据时测试得到，即置信度α>0判断为正样本，α<0判断为负样本；
Figure BDA0002159680570000051
调整置信度，直到pTPR>＝99％，
Figure BDA0002159680570000052
小于0，某样本计算得到的
Figure BDA0002159680570000053
则该样本断定为负样本；
Figure BDA0002159680570000054
调整置信度，直到pTNR>＝99％,
Figure BDA0002159680570000055
大于0，某样本计算得到的
Figure BDA0002159680570000056
则该样本断定为正样本；
αTmax：所有正样本的置信度构成一个直方图，αTmax表示正样本数量峰值时的置信度，在有多个峰值的情况下，亦可用正样本中值代替；
αFmax：所有负样本的置信度构成一个直方图，αFmax表示负样本数量峰值时的置信度，在有多个峰值的情况下，亦可用负样本中值代替；
αr：属于置信度指标，对最终测试样本区分是否有行人信息。
将得到的hog特征分别使用svm和adaboost分类器进行训练，训练结果通过测试数据能够得到需要的指标，在具体实施例中得到如下指标，
svm分类器的结果：
pTPR：96.9805％；pFPR：0.6568％；
pTNR：99.3432％；pFNR：3.0195％；
adaboost分类器的结果：
pTPR：88.1883％；pFPR：3.4483％；
pTNR：96.5517％；pFNR：11.8117％；
可见svm分类器的精度明显高于adaboost分类器，
参见图2，直观地描述了
Figure BDA0002159680570000067
αTmax，αFmax，通过绘制两分类器对测试样本的结果的直方图，就可以得到这些重要指标。具体实施例中，通过计算得到如下指标：
svm分类器：
Figure BDA0002159680570000061
Figure BDA0002159680570000062
adaboost分类器：
Figure BDA0002159680570000063
Figure BDA0002159680570000064
在具体实施例中通过上述分类器指标，推导出归一化因子和两分类器的权重系数：
Figure BDA0002159680570000065
Figure BDA0002159680570000066
S4中使用svm分类器对于测试样本，比如马路街景等行人检测使用场合的样本，进行多尺度检测，包括以下步骤：
S41，对样本进行hog特征的计算，hog特征的参数和训练时的hog参数一致；在具体实施例中，样本一般是720p左右的街景图片，会被按8*8的单元切割开来，4个8*8的单元组成一个16*16的像素块，对每个像素块进行hog特征值的计算；
S42，对每一块完整的hog特征块进行svm分类器的分类，将置信度α>0的α记录在集合Sα1中，将置信度α>0的窗口记录在集合Sw中；在具体实施例中，对64*128完整块内的所有像素块组成的hog特征使用svm分类器进行分类，分类结果为置信度α，如果α>0则会将α记录在集合Sα1中，而该完整块的窗口会被记录在集合Sw中。
S43，对图像按照长宽比例以1.1或1.2倍数缩小，继续进行S41，直到图像大小小于训练时的图片大小。
αr，是一个通过手动调节的一个参数，该置信度可以很好地将Sw中的无用窗口剔除。在具体实施例中，调节αr到0.7能够很好地将具有行人信息的窗口从Sw分离出来。
S5包括以下步骤：
S51，在得到的集合Sα1和Sw中，包含需要的行人信息和无用的干扰信息，重新遍历未经过剔除数据的集合Sw，用adaboost分类器对Sw中的窗口进行分类，在具体实施例中，会将该窗口中的图像压缩至64*128分辨率，将得到的置信度α记录在集合Sα2中；
S52，定义Sw中的每一个窗口Sw[i]，对应于Sα1中的置信度为Sα1[i]，对应于Sα2中的置信度Sα2[i]；
S53，根据以下条件判断Sw[i]窗口中是否有行人：
当
Figure BDA0002159680570000071
那么不用进行后续的计算，该窗口直接判断为具有行人信息的样本。在具体实施例中
Figure BDA0002159680570000072
Sα1[i]>0.9122即判定本窗口具有行人信息。
当
Figure BDA0002159680570000073
那么不用进行后续的计算，该窗口直接判断为具有行人信息的样本。在具体实施例中
Figure BDA0002159680570000074
Sα2[i]>9.4322即判定本窗口具有行人信息。
当
Figure BDA0002159680570000081
那么不用进行后续的计算，该窗口直接判断为不具有行人信息的样本。在具体实施例中
Figure BDA0002159680570000082
Sα2[i]<-8.5432即判定本窗口不具有行人信息。
计算新的混合置信度αp：
αp＝Sα1[i]*k*w+c*Sα2[i]
在具体实施例中k＝22.2454，w＝3.9116，c默认为1,可以根据实验结果调节c,经过试验本样例中将c调整到4有比较好的结果；
αp＝Sα1[i]*k*w+c*Sα2[i]＝Sα1[i]*87.0151+4*Sα2[i]
判断新置信度αp对应的窗口Sw[i]是否具有行人信息，
S6中，在S5中计算得到αp，若αp>αr*k*w，那么Sw[i]中具有行人信息，反之则不具有行人信息，在具体实施例中αp>αr*87.0151即判定Sw[i]中具有行人信息。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于混合分类器的ADAS行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，准备具有行人信息的正样本和不具行人信息的负样本，分为训练样本和测试样本；
S2，计算样本的hog特征，根据训练样本选择合适的hog特征，训练svm分类器和adaboost分类器得到所需指标；
S3，通过指标将svm分类器作为主分类器，计算归一化因子和权重；
S4，使用svm分类器对样本进行多尺度检测，得到大概率具有行人信息的窗口；
S5，使用adaboost分类器对大概率具有行人信息的窗口进行重新计算，将两者的置信度按比例组合得到新的置信度；
S6，通过新的置信度判定具有行人信息的窗口；
所述指标包括：
pTPR：true positive rate，实际上是正样本，被判断为正样本的概率；
pFPR：false positive rate，实际上是负样本，被判断为正样本的概率；
pTNR：true negative rate，实际上是负样本，被判断为负样本的概率；
pFNR：false negative rate，实际上是正样本，被判断为负样本的概率；
上述pTPR，pFPR，pTNR，pFNR是以置信度α＝0为依据时测试得到，即置信度α>0判断为正样本，α<0判断为负样本；
Figure FDA0003307795960000011
调整置信度，直到pTPR>＝99％，
Figure FDA0003307795960000012
小于0，某样本计算得到的
Figure FDA0003307795960000013
则该样本断定为负样本；
Figure FDA0003307795960000014
调整置信度，直到pTNR>＝99％,
Figure FDA0003307795960000015
大于0，某样本计算得到的
Figure FDA0003307795960000016
则该样本断定为正样本；
αTmax：所有正样本的置信度构成一个直方图，αTmax表示正样本数量峰值时的置信度，在有多个峰值的情况下，亦可用正样本中值代替；
αFmax：所有负样本的置信度构成一个直方图，αFmax表示负样本数量峰值时的置信度，在有多个峰值的情况下，亦可用负样本中值代替；
αr：属于置信度指标，对最终测试样本区分是否有行人信息；
所述归一化因子k由下式得到：
Figure FDA0003307795960000021
其中，
Figure FDA0003307795960000022
为adaboost分类器的αTmax；
Figure FDA0003307795960000023
为svm分类器的αTmax；
所述权重w是根据svm分类器和adaboost分类器的精确率推导而出的比例，由下式得到：
Figure FDA0003307795960000024
其中，
Figure FDA0003307795960000025
为adaboost分类器的pFNR；
Figure FDA0003307795960000026
为svm分类器的pFNR。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多尺度检测包括以下步骤：
S41，对样本进行hog特征的计算，hog特征的参数和训练时的hog参数一致；
S42，对每一块完整的hog特征块进行svm分类器的分类，将置信度α>0的α记录在集合Sα1中，将置信度α>0的窗口记录在集合Sw中；
S43，对图像按照长宽比例以1.1或1.2倍数缩小，继续进行S41，直到图像大小小于训练时的图片大小。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S5包括以下步骤：
S51，在得到的集合Sα1和Sw中，包含需要的行人信息和无用的干扰信息，重新遍历未经过剔除数据的集合Sw，用adaboost分类器对Sw中的窗口进行分类，将得到的置信度α2记录在集合Sα2中；
S52，定义Sw中的每一个窗口Sw[i]，对应于Sα1中的置信度为Sα1[i]，对应于Sα2中的置信度Sα2[i]；
S53，根据以下条件判断Sw[i]窗口中是否有行人：
当
Figure FDA0003307795960000027
则不进行后续的计算，该窗口直接判断为具有行人信息的样本，
Figure FDA0003307795960000031
指svm分类器的
Figure FDA0003307795960000032
当
Figure FDA0003307795960000033
则不进行后续的计算，该窗口直接判断为具有行人信息的样本，
Figure FDA0003307795960000034
指adaboost分类器的
Figure FDA0003307795960000035
当
Figure FDA0003307795960000036
则不进行后续的计算，该窗口直接判断为不具有行人信息的样本，
Figure FDA0003307795960000037
指adaboost分类器的
Figure FDA0003307795960000038
S54，计算新的混合置信度αp，由下式：
αp＝Sα1[i]*k*w+c*Sα2[i]
其中，k为归一化因子，w为权重，c为adaboost分类器的权重值调节参数，默认为1，代表adaboost分类器的重要程度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S6通过新的置信度判定具有行人信息的窗口，具体为，如αp>αr*k*w，则对应的窗口Sw[i]中具有行人信息，反之则不具有行人信息。
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