1、基于計算機視覺的行人檢測在目前輔助駕駛中具有越來越重要的應用價值，已成為智能車輛研究領域最為話躍的研究課題之一。車載行人檢測系統(tǒng)的目的是利用安裝在運動車輛上的攝像機捕獲圖像，然后利用行人檢測算法作出潛在危險判斷，對可能造成危險的情形提前作出預警，以保護道路上的行人。
　　本文所陳述的是東軟汽車電子先行技術研發(fā)中心的實際項目“車輛輔助駕駛系統(tǒng)(Advanced Driver Assistance System，ADAS)”的一個子系

2、統(tǒng):基于APEX的行人檢測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)，該系統(tǒng)在德國著名的微控制器公司Freescale公司提供的面向新一代ADAS應用的嵌入式處理平臺APEX上編程實現(xiàn)。
　　本文建立了一個級聯(lián)的Adaboost分類器進行行人檢測。在離線訓練階段，采用類Haar特征描述行人，進行級聯(lián)Adaboost分類器訓練;在在線檢測階段，采用訓練好的分類器對多尺度輸入圖像進行分類。然后對各級縮放圖上的檢測結果進行聚合，得到最終的檢測結果。
　　本

3、文經(jīng)過對行人檢測算法的分析，尤其對Haar+Adaboost算法進行了深刻研究，在APEX平臺的ARM端作了相關算法耗時分析與算法特性分析，得出積分圖與旋轉45°積分圖以及Adaboost分類器是可以在APEX上并行實現(xiàn)的結論，并且實現(xiàn)了這些算法的并行化，同時在APEX并行化實現(xiàn)階段，對關鍵算法作了相應的改進。
　　本文的創(chuàng)新點在于，在32個CU(Computational Unit，計算單元)同時并行工作的APEX上實現(xiàn)了行人檢