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基于图像处理的行人微观特性参数提取及分析的中期报告
摘要：
行人微观特性参数提取是人机交互、智能交通等领域研究的热点问题之一。本文基于图像处理技术，针对行人的步态、姿态、行为等微观特性进行了探究，提出了一种基于行人轮廓和骨骼的特征提取方法，并进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提取行人微观特性，并具有一定的鲁棒性和实时性。
关键词：行人微观特性；图像处理；特征提取；骨骼估计
一、研究背景
随着智能交通系统的发展，对行人微观特性的研究逐渐成为人机交互、智能交通等领域研究的热点问题之一。行人微观特性包括行人的步态、姿态、行为等方面的特征，可以通过图像处理技术来提取和分析。
二、研究内容和方法
本文针对行人的步态、姿态、行为等微观特性进行了探究，提出了一种基于行人轮廓和骨骼的特征提取方法，并进行了实验验证。具体方法流程如下：
1.行人轮廓提取：采用GrabCut算法从图像中提取行人的轮廓。
2.行人骨骼估计：采用OpenPose算法对行人图像进行骨骼估计。
3.特征提取：根据行人轮廓和骨骼得到各种微观特性，并提取相应的特征。
4.分析与应用：对行人微观特性参数进行分析与应用。
三、实验结果与分析
本文在常见的行人数据集上进行了实验验证，以测试所提出的方法的有效性。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提取行人微观特性，并具有一定的鲁棒性和实时性。同时，所提取的微观特性参数可以用于行人识别、行为分析等应用中。
四、结论
本文提出了一种基于行人轮廓和骨骼的特征提取方法，可以有效地提取行人微观特性，并具有一定的鲁棒性和实时性。同时，所提取的微观特性参数可以用于行人识别、行为分析等应用中。未来的研究方向可以是进一步优化和完善该方法，并将其应用于实际的智能交通系统中。