江苏大学学报(自然科学版)

作者：汪威，罗石，耿国庆，刘军

单位：江苏大学 汽车与交通工程学院， 江苏 镇江 212013

关键词：近距离行人, 低亮度图像增强, 改进MSR算法,YOLOv3,Openpose

基金：国家自然科学基金资助项目（51675235）

夜晚行车环境比白天复杂，所以辅助驾驶系统对夜晚行车环境的感知尤为重要.对于行人识别而言，传统的行人轨迹和意图估计算法在夜间的适用性不足.为了能够在夜间估计行人的意图和轨迹，提出一种低亮度环境下近距离行人的意图和轨迹估计方法.使用新的图像增强算法以提高人脸特征识别率.对于增强后的图像，基于YOLOv3和Openpose提出匹配2类结果的算法.进一步采用卡尔曼滤波修正YOLOv3识别误差，再基于匹配结果提出一种行人面部朝向估计算法，然后在上述2点基础上提出估计行人意图新方法.结果表明：图像经过新增强算法处理后，提出的行人轨迹和意图估计方法对于低亮度环境有较好的适用性.

来源：2022年第4期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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