lbob / papers

README in English

#交通检测资料资料索引
####导言 交通检测主要分为以下四项内容：

1. 车道线
2. 车辆、行人检测
3. 交通标识
4. 距离检测

其中以车辆行人检测、车道线检测为较难，检测基于多帧，并使用许多感性的认识来做过滤。 CV的库： opencv、libccv

##车辆、行人检测 车辆行人检测可分为四个步骤，（该方式参考论文：Pedestrian Detection for Driving Assistance Systems: Single-frame Classification and System Level Performance)

1. 在图像上，生成多个可重叠检测窗口，这些窗口的位置，可以是集中在车道线上，而不是在图像顶部（在图像中，顶部既是天空），用这个方法来避免全图扫描，并做到并发。
2. 单帧检测，涉及DPM
3. 多帧跟踪，连续多帧内，检测到的物体不会跑太远，有一定的运动规则，利用这点来避免重复的DPM，并过滤一定噪音（既上一帧存在，这一帧消失了，有可能是噪音）
4. 用方框框出目标，并测出方框距离，速度等等。这个时候可以利用方框在路面上、人脚在方框底部这个感性认识来过滤噪音

关于步骤2，有以下参考论文：
30Hz Object Detection with DPM V5

DPM: Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models
中文翻译
libccv提供DPM

HOG: Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
中文翻译

用图像分割来辅助后续的检测也是一个思路： Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints
opencv上的有 金字塔、分水岭、均值漂移
均值漂移算法的研究与应用
符合人类视觉感知的图像对象分割方法

##车道线检测 这篇论文描述了基本的几个车道检测方法，从检测到跟踪
基于成像模型的车道线检测与跟踪方法

弯道拟合 Lane detection and tracking using B-S