基于Stixel world及特征融合的双目立体视觉行人检测.pdf,针对单目视觉行人检测无法获得深度信息从而导致冗余信息较多、检测效率和准确度存在局限性的问题,首先,在图像的预处理阶段提出了一种利用双目立体视觉产生的视差信息优化分析来简化复杂场景的动态规划棒状像素场景(stixel world)表达方式;然后,在行人目标检测阶段,对传统HOG特征中block尺度进行分析、降维,采用Fisher准则筛选得到了适用于道路环境下的多尺度HOG(multi HOG)特征,将Multi HOG特征与LUV颜色通道特征进行融合,最后采用交叉核支持向量机(hik SVM)分类器对行人目标分类。实验结果表明