技術特征：

1.一種室外行人實時檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，輸入視頻序列S＝{s₁，s₂，…，s_t}；

步驟S2，輸入當前視頻幀s_t并將其縮小到指定尺寸得到壓縮幀F(xiàn)_t；

步驟S3，利用改進ViBe算法檢測前景目標區(qū)域；

步驟S4，根據(jù)前景檢測結果更新背景幀；

步驟S5，利用連通區(qū)域跟蹤算法對前景目標進行跟蹤；

步驟S6，對于每一個前景目標跟蹤對象，采用指定的邏輯規(guī)則選擇性的執(zhí)行步驟S7、步驟S8、步驟S9；

步驟S7，利用背景差對當前跟蹤目標的前景區(qū)域檢測結果進行篩選；

步驟S8，根據(jù)前景區(qū)域篩選結果在s_t中裁剪圖像，并對該圖像提取HOG特征；

步驟S9，利用SVM分類器對HOG特征進行行人檢測。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種室外行人實時檢測方法，其特征在于：步驟S3中包括：

步驟S31，前P幀壓縮幀F(xiàn)_t采用多幀平均計算法，得到平均幀圖A，計算方法如下式：

$A=\frac{1}{P}(F_1+F_2+...+F_P);$

步驟S32，根據(jù)前P幀得到的平均幀圖A，初始化ViBe背景模型；

步驟S33，從第P+1幀起，對壓縮幀F(xiàn)_t進行前景檢測并更新ViBe背景模型；

步驟S34，對前景檢測結果去噪，標記連通域區(qū)域作為最終的前景目標區(qū)域檢測結果。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種室外行人實時檢測方法，其特征在于：步驟S4中包括：

步驟S41，將前P幀得到的平均幀圖A作為背景幀B₀；

步驟S42，從第P+1幀起，統(tǒng)計最新Q幀的平均幀C_t，并利用該平均幀以及前景區(qū)域檢測結果更新背景幀B_t，具體方法如下：

步驟S421，從第P+1幀開始計算背景幀更新掩碼mask_t；

此處x判斷為前景/背景的依據(jù)來自基于改進ViBe的前景目標提取結果；

步驟S422，根據(jù)更新掩碼對背景幀進行更新：

$\begin{array}{cc}{B}_t\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}{B}_{t-1}\left(x\right),ifmas{k}_t=1\\ C_t\left(x\right),ifmas{k}_t=0\end{array}\right.& C_t=\frac{1}{Q}(F_{t-Q-1}+F_{t-t2-2}+...+F_t)\end{array};$

其中B_t-1為前一幀的背景幀，C_t為最新Q幀圖像的平均幀。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種室外行人實時檢測方法，其特征在于：步驟S6中指定的邏輯規(guī)則包括：

規(guī)則1：對于前景目標的前v幀持續(xù)執(zhí)行步驟S7、步驟S8、步驟S9；

規(guī)則2：從前景目標的V+1幀開始，以R的頻率間歇執(zhí)行步驟S7、步驟S8、步驟S9；

規(guī)則3：當一個前景跟蹤對象的“累計成功檢測行人個數(shù)”達到閾值后，判斷該跟蹤對象為行人，即可停止執(zhí)行步驟S7、步驟S8、步驟S9。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種室外行人實時檢測方法，其特征在于：步驟S7中包括：

步驟S71，根據(jù)前景區(qū)域檢測結果，將壓縮幀F(xiàn)_t對應區(qū)域圖與背景幀B_t對應區(qū)域圖做差得到背景差圖D_t，如下式：

D_t(x)＝|F_t(x)-B_t(x)|；

步驟S72，對背景差圖D_t進行Otsu計算得到符合最大類間方差的最佳分割閾值，并判斷該分割閾值是否大于“前景判斷閾值”，若大于則判斷該區(qū)域存在前景目標，通過篩選。