红外HOG-SVM行人检测算法提升户外无人机自主搜索性能

本文探讨了在现代信息技术背景下，红外霍夫(HOG)特征与支持向量机(SVM)相结合的行人检测算法在户外自主搜索无人驾驶飞行器(Outdoor Autonomous Searching UAV, OAS-UAV)嵌入式系统中的应用。行人检测(Pedestrian Detection, PD)作为计算机视觉和模式识别领域的重要应用，对于无人机技术的发展具有重要意义，特别是在复杂户外环境中，如城市监控、搜索与救援等场景。 研究人员针对高分辨率红外成像序列，提出了一种基于红外霍夫特征的鲁棒行人检测方法。该方法首先利用安装在OAS-UAV上的热红外相机(TAU2-336)对指定区域进行连续拍摄，捕捉到清晰的红外图像。红外霍夫特征(HOG)是一种有效的人体检测工具，它通过检测图像中的局部梯度方向直方图来提取行人独特的形状信息，即使在光照条件不佳或遮挡情况下也能保持较高的识别精度。 其次，在红外HOG特征提取阶段，算法对每一帧图像进行处理，通过计算局部梯度的方向和强度来构建HOG描述符。这些描述符随后被用于区分行人与其他物体，比如背景中的静态物体或者树木等。为了进一步提高检测性能，研究人员结合了支持向量机(SVM)，这是一种强大的分类器，能够学习并建立复杂的决策边界，有效地处理高维数据和噪声，确保在复杂场景下对行人有较高的识别准确率。 在训练阶段，使用大量标注的红外行人图像样本训练SVM模型，使其能够学习行人与非行人样本的特征差异。训练完成后，该模型能够在实时飞行过程中，快速对红外图像进行分析，对疑似行人目标进行定位和分类。最后，为了优化算法的性能，可能还会涉及到后处理步骤，如非极大值抑制（NMS）来减少误报和漏检，以及多尺度检测来适应不同大小的行人。 这项研究为户外自主搜索无人机配备了高效的人体检测系统，显著提升了其在极端环境下的导航和目标识别能力。这对于提升无人机的实用性和安全性，以及未来在紧急响应、搜索救援等领域具有深远的应用价值。同时，这也展示了嵌入式系统与计算机视觉技术的紧密结合，推动了无人飞行器技术的发展。