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本发明公开了基于人体树图模型的交通环境行人检测方法。属于道路交通行人检测领域。首先选取具有人体关节标注信息的数据集作为模型的训练样本，并将关节点扩充为所需的人体部件；基于各父子部件的相对位置关系，采用样本相对距离、样本相关差异度均值和样本集总体相关差异度均值的概念，对K‑means算法初始聚类中心进行优化，实现对人体各部件类型的聚类，进而获取训练样本的隐藏变量；利用坐标下降法解决隐结构SVM问题，训练获取检测判别模型；在检测阶段，依据所构筑的人体树图结构、部件状态转移方程和离线训练模型，融合动态规划思想实现对测试样本特征金字塔的遍历，进而获取图像的全部人体检测结果，并利用非极大值抑制算法得到最终的检测包围盒。
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