UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PARMA Studio e applicazione di ...

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ii Sommario 2.4 La disparità e la ricostruzione 3D su immagini CIPM . . . . . . . . 48 Conclusioni 55 A A stereo based pedestrian detection system 57 A.1 Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 A.2 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 A.3 The approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 A.4 Detection of Areas of Attention . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 A.4.1 Run-time calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 A.4.2 FIR-only processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 A.4.3 Independent tetra-vision obstacle detection . . . . . . . . . 67 A.4.4 Merge and rough filtering step . . . . . . . . . . . . . . . . 69 A.5 Symmetry-based refinement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 A.6 Human shape detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 A.6.1 Active contour models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 A.6.2 Neural network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 A.6.3 Probabilistic models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 A.6.4 Head detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 A.7 Validation and results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 A.8 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 Bibliografia 105 Ringraziamenti 111
Elenco delle figure 1 Il veicolo di test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1 Il veicolo di test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2 La generazione dell’immagine di disparità . . . . . . . . . . . . . . 8 1.3 L’immagine di disparità con filtro sulla texture . . . . . . . . . . . . 15 2.1 La generazione dell’immagine IPM. . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.2 Immagini stereo IPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.3 La disparità su immagini IPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 2.4 L’immagine di disparità su immagini IPM . . . . . . . . . . . . . . 44 2.5 L’immagine IPM cilindrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2.6 La disparità su immagini CIPM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 2.7 L’immagine di disparità su immagini CIPM . . . . . . . . . . . . . 52 A.1 Overall algorithm flow. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 A.2 V-disparity computation in visible and infrared domains . . . . . . . 62 A.3 Preprocessing phase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 A.4 Warm elements detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 A.5 Edge detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 A.6 Stereo match . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 A.7 Disparity space image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 A.8 Bounding boxes generation and merging . . . . . . . . . . . . . . . 70 A.9 Bounding boxes refinement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
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