摘要： 为提高城市交通环境下车辆主动安全性，保障行人安全，提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法。利用Adaboost 算法实现行人的快速检测，结合Kalman 滤波原理跟踪行人，以获取其运行轨迹。 该方法利用离散Adaboost 算法训练样本类Haar 特征，得到识别行人的级联分类器，遍历车载视觉采集的图像，以获取行人目标；结合Kalman 滤波原理，对检测到的行人目标进行跟踪，建立检测行人的动态感兴趣区域，利用跟踪结果分析行人的运行轨迹。 试验表明： 该方法平均耗时约80 ms /帧，检测率

摘要： 为提高城市交通环境下车辆主动安全性，保障行人安全，提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法。利用Adaboost 算法实现行人的快速检测，结合Kalman 滤波原理跟踪行人，以获取其运行轨迹。 该方法利用离散Adaboost 算法训练样本类Haar 特征，得到识别行人的级联分类器，遍历车载视觉采集的图像，以获取行人目标；结合Kalman 滤波原理，对检测到的行人目标进行跟踪，建立检测行人的动态感兴趣区域，利用跟踪结果分析行人的运行轨迹。 试验表明： 该方法平均耗时约80 ms /帧，检测率