基于YUV的嵌入式行人视频检测阴影去除策略：ARM优化与实时性能提升

嵌入式系统/ARM技术在智能视频监控领域的应用日益广泛，其中行人视频检测是一项核心任务。传统的基于梯度方向直方图（HOG）的方法虽然检测效果良好，但其计算复杂度高，限制了在实时应用场景中的部署。本文针对这一问题，提出了一种新颖的行人视频检测方法，特别关注阴影去除的设计和实现。 首先，文章指出在处理摄像头输出的视频时，许多设备采用YUV颜色空间，这使得直接在该颜色空间内进行阴影检测更为高效，避免了从RGB颜色空间转换所需的额外计算开销，从而提高了处理速度。YUV颜色空间的独特之处在于，"Y"代表亮度，"U"和"V"负责色度信息，这种分离有助于保留图像的基本结构，对于阴影检测尤为重要。 在特征提取阶段，本文采用像素点的光谱特征和整体空间特征相结合的方式。通过对亮度差和色差的分析，能够初步区分阴影和行人。然后，利用目标与阴影在空间上的区别，即它们通常不相交的特性，对去除结果进行细化，进一步优化阴影去除的效果。 为了提高算法的鲁棒性，文章引入模糊神经网络对目标本体和阴影进行分类，这样可以适应不同的光照条件和场景变化。遗传算法被用来自适应调整网络参数和权值，确保算法在面对多种情况时仍能保持稳定性能。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种基于YUV颜色空间的行人视频检测方法，通过优化的阴影去除策略和自适应的参数调整机制，兼顾了检测的准确性和实时性，这对于嵌入式系统的实时智能监控系统具有重要意义。这样的技术革新不仅提升了系统的实用性，也为未来的智能视频监控领域的发展提供了新的思考方向。