基于HOG SVM的行人检测课程设计报告

大四课程设计报告行人检测 1. 背景介绍： 本课程设计旨在通过使用HOG（梯度方向直方图）和SVM（支持向量机）技术来进行行人检测。现如今，行人检测技术在许多领域都得到了广泛的应用，如智能监控、智能驾驶等。因此，研究和开发行人检测技术具有重要意义。 2. 存在的问题及发展： 行人检测过程面临一些挑战和问题，包括复杂的背景环境、光照变化、遮挡和姿态变化等。为了解决这些问题，研究者们提出了许多方法和算法，如HOG技术和SVM分类器。这些技术能够准确地识别并定位行人，为后续的行人跟踪和分析提供基础。 3. 常见检测技术： HOG技术是一种基于边缘特征的行人检测方法，它利用了边缘的方向和强度信息。该技术通过分析图像中不同位置的梯度方向分布来构建特征向量，以区分行人和非行人区域。SVM分类器则用于将特征向量映射到相应的类别（行人或非行人）。 4. 数据集实图： 在本课程设计中，我们使用了部分数据集实图，其中包含了一些背景中的人群。这些数据集实图能够模拟真实场景中的行人检测情况，为算法的评估和优化提供基础。如图1和图2所示，展示了这些数据集实图的部分情况。 通过以上的研究和实践，我们在电子信息实验楼进行了行人检测的课程设计。我们小组由四名成员组成，分别是周宇恒、肖炀、李奕霖和苏伟强。我们的设计采用了HOG和SVM技术，通过对图像的特征提取和分类来实现行人检测。在设计过程中，我们遇到了一些挑战和难题，如优化参数选择、算法效率等。通过不断的尝试和改进，我们最终获得了满意的结果。 总结而言，本课程设计旨在研究和开发行人检测技术，通过使用HOG和SVM技术来实现准确和高效的行人检测。通过对数据集实图的分析和实践，我们能够更好地理解行人检测技术的原理和应用。这对于智能监控、智能驾驶等领域具有重要意义，有望为实现更安全和智能的社会做出贡献。在未来的研究中，我们将进一步改进算法，并探索其他行人检测技术的应用潜力。