考图训练样本平均梯度图像。参考图每个像素显示在块中最大正权重。参考图与上图对应负权重。参考图张测试图像。参考图由这张图像计算而来描述子。参考图，该分别在中正负权重。检测窗口与背景我们检测窗口包含了在人四周边缘约个像素。参考图表明这边界提供了大量有助于检测信息。将这个边界从个像素降至个像素即检测窗口会使检测性能在窗口假阳性测试中在数量级上下降下降。保持检测窗口大小不变，增大窗口中人大小同时减少边界像素个数会导致类似检测性能下降，即便人分辨率确实是上升了。分类器默认情况下，我们使用个软线性和参考文献中略作修改以减少在处理高密度描述子向量问题时内存占用率来训练。使用高斯核心能够使检测性能在窗口假阳性测试中在数量级上提高，其代价是检测时间会大大增长。分析总来说，在这项工作中有几个值得注意发现。检测性能大大强于小波，并且在计算梯度之前任何相当程度平滑都会损害检测效果，这些事实都强调了大部分图像信息都来源于合适尺度陡峭边缘，而将其模糊化以希望达到减少对空间位置敏感性做法是不可取。相反，应该在最适合尺度下在现有层次计算梯度，修正或是利用方向投影方法，而之后才能进行空间模糊。鉴于此，相对粗糙空间量化就足够了胞元中到个像素宽段肢体宽度。另方面，至少是对于行人检测而言，它对于方向信息采样更为精确，而小波和在这方面就差远了。其次，彻底局部对比度归化对于好检测结果是必要，而传统中心周边式方案则不是最好选择。要达到更好效果，需要归化与不同局域特征相关所有元素边缘信息，胞元数次，并且将这些结果当作独立标识。在我们标准检测器中，每个胞元在不同归化中共用到四次，而将这重复信息加入进来能够使检测率在窗口假阳性测试中在数量级上从提高到。结论我们已经表明，在密集重叠网格中，使用与参考文献中提到描述子类似局部归化方向梯度直方图，在行人检测方面效果甚佳，比参考文献中提到最好基于小波特征检测器在假阳率上减少了超过个数量级。我们研究了各种描述子参数对检测性能影响，总结得出，合适大小梯度，精确方向区间划分，相对粗糙空间区域划分和在重叠描述子块中高质量局部对比度归化对于好检测二阶导数直角坐标滤波器修正而来参数。这些描述子是通过将梯度图像投影到用对图像进行训练学习后得到基础上而产生见参考文献。和发现这些特征在基于关键点匹配上表现比更加优秀，但这是有争议见参考文献。我们实验中使用拥有相同导数级重叠等特点大小块做为最终描述子里仅仅编码计算次。基于不同滤波尺度胞元中加入几种归化并不能明显地改变检测性能，因此，在这里似乎是几处滤波区域存在和相关胞元中空间区域偏移显得更为重要，而不是滤波尺度。为了解释清楚这点，我们考虑使用了包含重叠块检测器。根据线性训练所得系数来赋予每个块中每个胞元在最终判决中应占权重。仔细分析参考图，就能得出，通常那些包含人体轮廓特别是头，肩和脚才是最重要胞元，归化时与轮廓周围胞元相关。换句话说除了在我们训练集中常见复杂混乱背景检测器主用关注是轮廓线条与背景对比，而不是内部边缘信息或轮廓线条与前景性能来说都很重要。我们也创建了个新且更具挑战性行人数据库，并将其公之于众。未来工作虽然我们目前线性检测器相当高效检测张图片检测窗口用时不到秒但是仍有继续优化空间，并能够在未来加快检测速度，在开发从粗到精或是基于描述子拒绝链式检测器时派上用场。我们也研究了基于描述子检测器，它将块匹配或是光学流动区域有机地结合起来。最后，尽管现在固定模板式检测器在体可见行人检测方面难以被超越梯度方向直方图或是边缘方向进行累积统计。合并后直方图就构成了被检测物特征。为了使其对光照阴影等条件更加不敏感，在使用它们之前进行对比度归化也是有必要。这归化是通过对更大空间区域块中特征局部直方图能量进行累积统计，进而对块上每个胞元进行归化来实现。我们把归化后描述子块作为方向梯度直方图描述子。对行人检测工作流程包括在由描述子组成密集事实上有重叠网格上平行滑动检测窗以及在基于窗口分类器下使用组合特征向量详见参考图。参考图对我们特征提取和实物检测流程概述。检测窗口由些平铺重叠块组成网格构成，在每个块中提取方向梯度直方图特征向量。合并后向量送入个线性进行检测目标非检测目标分类。这个检测窗口会扫描不同大小图片所有位置，并且传统无最大值限制在输出端得到应用来检测对象实例，但是这篇论文重点在于特征提取流程。以前对方向直方图使用也并不少见见参考文献，然而，直到把它与局部空间直方图计算和归化结合起来时，这方法才达到了成熟。在参考文献中将尺度不变特征变换用于宽基线图像匹配，并给出了用于尺度不变关键点匹配底端图像层描述子。基于算法在这应用中表现突出见参考文献，。算法则对胞元和块得形状进行了研究见参考文献，得出结论。这有些专断，但我们并没有更多像位于以下区域这样可以观测指标。在个多尺度检测器中，针对每幅测试图像都给出为假阳性原始率由于没有最大值限制，整个检测器假阳率甚至都比它低。我们曲线高度非常低，因此即使是在漏检率上非常小改进，也与在固定漏检率下窗口假阳性测试中大提高相当。例如，在数量级窗口假阳性测试中，对于我们默认检测器，在漏检率上每绝对相对减少相当于在在固定漏检率下窗口假阳性测试中减少倍。检测结果概述在进行具体检测流程和性能分析之前，我们将基于特征检测器总体性能与现存其它方法性能作了比较。即将基于矩形特征或是环形指数极坐标特征块和线性或核心算法检测器分别同基于小波，和作了比较。简而言之，这些方法如下所示广义小波这是个面向类小波扩展特征集，它与参考文献中所用到类似，但性能上占优。这些特征是通过和大小以度为间隔面向阶和二阶导数盒子滤波器以及对应对比。服装图案与行人姿态千变万化可能会使内部区域信息不能用作可靠检测依据，而前景到轮廓转换同样可能会受到平滑着色和阴影效果混淆。相似是，参考图，证明了人体内部直方图尤其是垂直通常算作反面检测依据，这可能是因为它在长垂线定与垂直头部与腿部胞元相关基础之上减少了误报。参考图我们检测器主要检测线索是轮廓线条特别是头部，肩膀和脚。最有用是以正好在轮廓外围图片背景为中心块。参，鉴应容易放大它的优点并最小化它的缺点。例如，在木材制品行业中高精度，可变行程范围，抵抗高冲击与振动电磁干扰和温度起伏的能力是非常重要的磁致伸缩位置传感器是线性反馈的首选。同样，旋转光编码器是电机反馈的理想适用品，因为他们具有的封装响应速度精度耐用性和对噪声的抵抗力。如果应用正确，线性位置传感器能帮助设计者在很长段时间内确保最佳的机器生产率。先从大范围考虑，再缩小考虑范围，这常常是为系统设计传感器的最佳方法。说传感器的规范应该从机器系统级的要求开始制订，然后向后朝子系统级细化，最终到达元件级。这是典型的做法，但是经常发生的是些系统级的规范没有恰当地或完整地向后细化翻译为元件要求这并非是件微不足道的工作。例如，在没有深入分析或不具备以往经验的情况下，机器如何运行会产生独特的或额外的环境挑战温度振动等可能是不清楚的。这会导致在最坏的情况下过低的指定了传感器，或者另外种情况是应用于保守估计的情况下，过高地指定了产品。开环还是闭环在设计的初期，那些涉及需要决定结构体系的因素是开环还是闭环。公司的产品经理说成本和性能通常是用于决定在电机定位系统中采用开环控制还是闭环控制的两个主要标准。开环控制，如步进系统，当恰当地制定它的步长大小的时候，常常能极其可靠和精确。这里没有运行前调节闭环系统的负担，这天生地使其易于应用。两种类型通常都可由相同的运动控制器控制。个带微步进驱动器的步进电机目前仅需美元就可购得，比较之下，相同功能的伺服系统约要美元。说创造控制系统是为了使生产过程自动化，目前就有很多高性能控制系统的优秀实例，这些控制系统即便有反馈也要求极少。但是在结构体系设备或输入需求或扰动发生了变化的地方，反馈则是必需的，以应付不曾预料的变化。在处理侧，精度既有静态又有动态对最终产品的质量非常重要，且系统的稳定性与可重复性耐用性对机器的生产率也非常重要。例如，说，在切削或喷射造型应用中，工具模子或活塞的位置反馈对所制造零件的最终尺寸非常关键。除了极少的例外，零件尺寸的精度永远不会超过位置传感器的精度。同样的，传感器的带宽响应速度与执行器的响应限制起可能会限制生产效率。最后，在高冲击与振动和温度动态变化很常见的环境类型中，个只是在很窄的运行条件范围内精确的传感器是不够用的。最新进展应用于制造和加工过程的最新位置传感器技术是什么说即使在最简单的设备中也可以发现些用于制造应用的定位技术的最新发展，例如新的低成本接近开关。这些接近开关设备中的许多产品目前可以低至美元的价格购得，且波形系数更小直径低至。些专业型的接近开关设备目前也可购得，其提升后的响应频率高达。在安装困难和编码器成本有时不切实际的地方，接近开关提供种非常有吸引力的选择许多位置控制应用能从提高性能减小的封装尺寸和降低的购进价格与安装成本中受益。表示同意。光电传感器正越变越小，越来越耐用和灵活，并且比以前封装了更多的标准特性。些新的光电传感器的体积大约只是传统圆柱型壳体的半，并且与标准粘合壳体相比，具有焊接壳体的特点。这考图训练样本平均梯度图像。参考图每个像素显示在块中最大正权重。参考图与上图对应负权重。参考图张测试图像。参考图由这张图像计算而来描述子。参考图，该分别在中正负权重。检测窗口与背景我们检测窗口包含了在人四周边缘约个像素。参考图表明这边界提供了大量有助于检测信息。将这个边界从个像素降至个像素即检测窗口会使检测性能在窗口假阳性测试中在数量级上下降下降。保持检测窗口大小不变，增大窗口中人大小同时减少边界像素个数会导致类似检测性能下降，即便人分辨率确实是上升了。分类器默认情况下，我们使用个软线性和参考文献中略作修改以减少在处理高密度描述子向量问题时内存占用率来训练。使用高斯核心能够使检测性能在窗口假阳性测试中在数量级上提高，其代价是检测时间会大大增长。分析总来说，在这项工作中有几个值得注意发现。检测性能大大强于小波，并且在计算梯度之前任何相当程度平滑都会损害检测效果，这些事实都强调了大部分图像信息都来源于合适尺度陡峭边缘，而将其模糊化以希望达到减少对空间位置敏感性做法是不可取。相反，应该在最适合尺度下在现有层次计算梯度，修正或是利用方向投影方法，而之后才能进行空间模糊。鉴于此，相对粗糙空间量化就足够了胞元中到个像素宽段肢体宽度。另方面，至少是对于行人检测而言，它对于方向信息采样更为精确，而小波和在这方面就差远了。其次，彻底局部对比度归化对于好检测结果是必要，而传统中心周边式方案则不是最好选择。要达到更好效果，需要归化与不同局域特征相关所有元素边缘信息，胞元数次，并且将这些结果当作独立标识。在我们标准检测器中，每个胞元在不同归化中共用到四次，而将这重复信息加入进来能够使检测率在窗口假阳性测试中在数量级上从提高到。结论我们已经表明，在密集重叠网格中，使用与参考文献中提到描述子类似局部归化方向梯度直方图，在行人检测方面效果甚佳，比参考文献中提到最好基于小波特征检测器在假阳率上减少了超过个数量级。我们研究了各种描述子参数对检测性能影响，总结得出，合适大小梯度，精确方向区间划分，相对粗糙空间区域划分和在重叠描述子块中高质量局部对比度归化对于好检测二阶导数直角坐标滤波器修正而来参数。这些描述子是通过将梯度图像投影到用对图像进行训练学习后得到基础上而产生见参考文献。和发现这些特征在基于关键点匹配上表现比更加优秀，但这是有争议见参考文献。我们实验中使用拥有相同导数级重叠等特点大小块做为最终描述子里仅仅编码计算次。基于不同滤波尺度胞元中加入几种归化并不能明显地改变检测性能，因此，在这里似乎是几处滤波区域存在和相关胞元中空间区域偏移显得更为重要，而不是滤波尺度。为了解释清楚这点，我们考虑使用了包含重叠块检测器。根据线性训练所得系数来赋予每个块中每个胞元在最终判决中应占权重。仔细分析参考图，就能得出，通常那些包含人体轮廓特别是头，肩和脚才是最重要胞元，归化时与轮廓周围胞元相关。换句话说除了在我们训练集中常见复杂混乱背景检测器主用关注是轮廓线条与背景对比，而不是内部边缘信息或轮廓线条与前