车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述
基于计算机视觉技术的驾驶员行为识别系统研究
基于计算机视觉技术的驾驶员行为识别系统研究随着社会和科技的不断进步，智能化、自动化等相关科技也在不断地达到新的高峰。
在这些新技术之中，计算机视觉技术是一个正在飞速发展的领域。
近年来，越来越多的企业和机构都开始使用计算机视觉技术来实现车辆驾驶员的行为识别，并且这项技术已经取得了一定的成功。
本文将详细探讨基于计算机视觉技术的驾驶员行为识别系统的研究。
一、引言随着社会物质和文化水平的提高，汽车作为人类出行的主要交通工具，也越来越普及。
但是，由于人类的意外事故问题仍然比较严重，导致对驾驶员行为的监控和评估成为了当下的热门话题。
基于此，驾驶员行为识别系统在实际应用中也成为了一种非常好的解决方案。
二、计算机视觉技术计算机视觉技术是通过对数字图像或视频进行识别和理解，然后利用计算机进行相关处理的一种技术。
在计算机视觉技术的研究中，常见的被研究的内容如人脸识别、文字识别、动作识别等。
三、基于计算机视觉技术的驾驶员行为识别系统的研究驾驶员行为识别系统是一种对驾驶员的操作和状态进行检测的方法。
这种方法通常建立在一种基于设备（例如汽车智能终端）或无人机之上，将图像和视频的分析与人工智能算法相结合。
驾驶员行为包括控制交通和导航准备等方面。
依此，驾驶员行为识别就是通过图像和视频来获取驾驶员控制行为、车辆行驶和车内情况的信息，然后通过分析来进行驾驶员行为的识别和评估。
在现代汽车驾驶员行为识别领域里，实现驾驶员行为识别的方法已经十分成熟，主要包括图像识别、运动分析、基于传感器的驾驶员行为识别等。
对于图像识别的方法，它使用计算机视觉技术来分析图像和视频，寻找与事故相关的信息，然后提取该信息进行驾驶员行为的识别。
基于运动分析的驾驶员行为识别，这个方法的原理是基于人体运动的生理学特性，为身体特征处理提供基础。
基于传感器的驾驶员行为识别则通过将流动信号转换为数据，然后利用机器学习模型分析数据来实现驾驶员行为识别。
尽管这些方法之间的分工不同，但它们的目标都是相同的：识别和预测驾驶员行为，并通过这种方式实现对驾驶员的行为评估。
行人检测综述报告[推荐]
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行人检测综述报告[推荐]第一篇：行人检测综述报告[推荐]基于深度神经网络的行人检测综述摘要：行人检测是汽车自动驾驶的基础技术之一。
基于深度神经网络模型的行人检测方法取得的效果已经远超于使用传统特征经行识别得到的效果。
仿生物视觉系统的卷积神经网络作为深度学习的重要组成、在图像、语音等领域得到了成功应用。
其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点。
通过增加网络层数所构造的深层神经网络使机器能够获得抽象概念能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。
本文回顾了神经网络的发展历程，综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。
关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习Survey of Pedestrian detection based on Deep Neural Network Yin Guangchuan，Zhangshuai，Qi Shuaihui Abstract：Pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned vehicles. The pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional one. Convolutional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep learning. Local receptive field, sharing weights and down sampling are three important characteristics of CNN which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine vision．With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper recalls the development of neuralnetwork, summarizes the latest progress and existing problems considering neural network and points out its possible future directions.Keywords: pedestrian detection; convolutional neural network; deep learning国防科技大学课程设计机器视觉1 引言行人兼具刚性和柔性物体的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的研究难点与热点。
车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述
第33卷第1期自动化学报Vol.33,No.1 2007年1月ACTA AUTOMATICA SINICA January,2007车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述贾慧星1章毓晋1摘要基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人，从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这一问题存在的困难进行分析的基础上，对相关文献进行综述.基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区分割和目标识别，本文介绍了这两个模块所采用的一些典型方法，分析了每种方法的原理和优缺点.最后对性能评估和未来的研究方向等一系列关键问题给予了介绍.关键词行人检测，车辆辅助驾驶系统，感兴趣区分割，目标识别中图分类号TP391.41A Survey of Computer Vision Based Pedestrian Detectionfor Driver Assistance SystemsJIA Hui-Xing ZHANG Yu-JinAbstract Computer vision based pedestrian detection has become one of the hottest topics in the domain of computer vision and intelligent vehicle because of its potential applications in driver assistance systems.It aims at detecting pedestrians appearing ahead of the vehicle using a vehicle-mounted camera,so as to assess the danger and take actions to protect pedestrians in case of danger.In this paper,we give detailed analysis of the difficulties lying in the problem and review most of the literature.A typical pedestrian detection system includes two modules:regions of interest(ROIs) segmentation and object recognition.This paper introduces the principle of typical methods of the two modules and analyzes their respective pros and cons.Finally,we give detailed analysis of performance evaluation and propose some research directions.Key words Pedestrian detection,driver assistance system,ROIs segmentation,object recognition1引言车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测是指利用安装在运动车辆上的摄像机获取车辆前面的视频信息，然后从视频序列中检测出行人的位置.由于它在行人安全方面的巨大应用前景，成为智能车辆、计算机视觉和模式识别领域的前沿研究课题.欧盟从2000年到2005年连续资助了PROTECTOR[1]和SAVE-U[2]项目，开发了两个以计算机视觉为核心的行人检测系统；意大利Parma[3]大学开发的ARGO智能车也包括一个行人检测模块；以色列的MobilEye[4]公司开发了芯收稿日期2006-3-14收修改稿日期2006-6-17Received March14,2006;in revised form June17,2006国家自然科学基金(60573148),教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20060003102)资助Supported by National Natural Science Foundation of P.R.China(60573148),Specialized Research Fund for the Doc-toral Program of Higher Education(20060003102)1.清华大学电子工程系北京1000841.Department of Electronic Engineering,Tsinghua University, Beijing100084DOI:10.1360/aas-007-0084片级的行人检测系统；日本本田汽车公司[5]开发了基于红外摄像机的行人检测系统;国外的大学如CMU[6]、MIT[7,8]和国内的西安交通大学[9]、清华大学[10]也在该领域做了许多研究工作.车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测属于计算机视觉中人体运动分析的研究范畴，其主要任务是在运动摄像机下快速准确地检测行人.本文主要针对这一特定领域对相关的文献进行综述，重点分析常用方法的原理和优缺点，以期对相关的科技人员起到指导作用.对监控系统和体育运动分析领域中人体检测感兴趣的读者可以参考综述文献[11∼14].行人检测除了具有一般人体检测具有的服饰变化、姿态变化等难点外，由于其特定的应用领域还具有以下难点：摄像机是运动的，这样广泛应用于智能监控领域中检测动态目标的方法便不能直接使用；行人检测面临的是一个开放的环境，要考虑不同的路况、天气和光线变化，对算法的鲁棒性提出了很高的要求；实时性是系统必须满足的要求，这c 2007by Acta Automatica Sinica.All rights reserved.1期车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述85表1感兴趣区分割方法Table1Methods for ROIs segmentation原理优点缺点典型文献基于运动的方法通过检测运动区域进行分割受行人姿态的影响较小检测不到静止行人[15]基于距离的方法通过测量目标到汽车的距离进行分割受行人姿态、颜色和光照的影响较小需要额外的测距设备，增加了系统的造价和复杂性雷达[2]，立体视觉[1,6,16,17]基于图像特征的方法通过分析图像上的一些典型的行人特征进行分割可以对得到的图像数据直接操作很难定义出比较鲁棒且易于检测的特征边缘[3]、熵[18]、纹理[4]、“热点”[5,19]基于摄像机参数的方法通过摄像机的几何关系确定搜索区域可以只对感兴趣的区域处理需要对系统参数进行标定，受车辆振动的影响[3,4,19]就要求采用的图像处理算法不能太复杂.由上面的论述可以知道，系统的鲁棒性和实时性构成了一个矛盾，为了解决这种矛盾，现有的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区(Regions of Interest,ROIs)分割和目标识别.ROIs分割的目的是从图像中提取可能包含行人的窗口区域作进一步验证，以避免穷尽搜索，提高系统的速度.目标识别是行人检测系统的核心，它对得到的ROIs进行验证，以判断其中是否包含行人，它的性能决定了整个系统可以达到的精度和鲁棒性.本文首先讨论这两个模块可以采用的方法和各种方法的优缺点，最后介绍一些现有的行人检测系统的性能并对未来的发展趋势做出详细的阐述.2ROIs分割根据分割所用的信息，可将ROIs分割的方法分为基于运动、基于距离、基于图像特征和基于摄像机参数四种方法.各种方法的基本原理和优缺点见表1.在实际系统中，各种方法通常结合在一起使用，彼此互补.2.1基于运动的方法基于运动的方法通过检测场景中的运动区域来得到ROIs.由于摄像机是运动的，所以要想应用该方法，必须首先补偿车辆自身的运动.例如Stein[15]等首先利用光流法估计车的运动，补偿车辆的运动后利用时间差分从而得到运动物体.基于运动的方法的优点是不受姿态的影响，比较鲁棒.缺点是只能检测运动的行人.所以目前主要应用在智能监控领域，在车辆辅助驾驶系统中往往只作为一个辅助的手段[4].2.2基于距离的方法基于距离的方法通过测量目标到汽车的距离来得到ROIs.可以用来测距的传感器主要包括雷达[2]和立体视觉[1,6,16,17].当雷达与摄像机结合时，必须要考虑各个传感器间的时间同步和空间同步问题.而立体视觉本身就是图像，便于后期的图像处理算法直接进行处理，所以目前大多数基于视觉的检测系统都采用立体视觉来分割出ROIs.基于距离的方法的优点是比较鲁棒，受光照和行人外貌的影响较小.缺点是需要额外的测距设备，从而增加了系统的造价和复杂度.2.3基于图像特征的方法基于图像特征的方法指通过检测与行人相关的图像特征从而得到ROIs.对于可见光图像来说，常用的特征包括竖直边缘[3]、局部区域的熵[18]和纹理[4]等.对于红外图像来说，主要根据人体尤其是人脸的温度比周围环境温度较高这一特征，通过检测一些“热点”[5,19](Hot spot)来得到ROIs.基于图像特征的方法的优点是直接利用了图像信息，不需要额外的传感器.缺点是由于环境的复杂多变，很难定义出对每种场景都适用的特征.对这种方法的要求是特征检测算法不能太复杂，整个系统的速度不应该低于对所有窗口进行穷尽识别的速度.目前采用这种方法进行分割的算法通常和后面的目标识别算法结合在一起，从而形成了一个单步检测算法.例如Viola[20,21]等设计的级联分类器的前几级就可以视为一个ROIs分割算法，后面的几个分类器被视为识别算法.2.4基于摄像机参数的方法摄像机的安装位置和摄像机参数也是一个很重要的考虑因素.它对行人在图像上出现的位置和每个位置上目标的大小给出了很多限制,合理利用这些限制可以大大地缩小搜索空间[3,4,19].该方法的优点是只需要处理可能发生危险的区域.缺点是需要对摄像机参数进行标定，并且受车辆振动的影响.3目标识别根据利用的信息的不同，目标识别可以分为基于运动的识别和基于形状的识别两种方法[22]，各种方法的优缺点和相关文献可以参考表2.在一个实86学报33卷表2行人目标识别方法Table2Methods for pedestrian recognition基于运动的方法基于形状的方法基于明确人体模型的方法基于模板匹配的方法基于统计分类的方法原理通过分析行人步态(Gait)的周期性来识别行人构造明确的人体参数模型来表示行人通过模板表示行人通过分类器对行人进行识别优点受颜色、光照的影响较小，比较鲁棒具有明确的模型，方便处理姿态和遮挡问题计算方法简单不需要人工设置大量参数、比较鲁棒缺点只能识别运动行人，需要多帧，影响实时性建模和求解比较复杂需要很多模板对付姿态问题，匹配比较耗时间需要大量的训练数据典型文献[18,23∼25][10,19,26∼28][1,3,29∼31]NN[6,32∼34]、SVM[7∼9,36∼39]、Adaboost[4,40,42]际应用系统中，这两种方法通常结合在一起使用[4].3.1基于运动的方法基于运动的识别方法指通过分析人运动时的步态(Gait)特征来识别行人.人体的步态具有特定的周期性，通过分析图像序列的周期性,然后与行人步态的周期性的模式相比较,就可以识别出行人.基于运动的识别的好处是避免了人的纹理和光线变化的影响，缺点是只能识别运动的行人,并且要分析很多帧才能给出判决结果，影响系统的实时性.周期性的检测方法包括傅立叶变换和神经网络两种方法.Cutler和Davis[23]首先计算不同时间间隔图像之间的相关性，然后对得到的相关信号利用短时傅立叶变换进行分析，进而识别出行人.W¨o hler[24]等通过一个自适应时间延迟神经网络(Adaptive time delay neutral network)对图像序列进行分析，从而判断出该序列是否是人体的运动序列.以上两篇文献都是对行人的全身进行分析，由于行走的时候双腿的周期性更加明显，所以还可以通过分析双腿的周期性来识别行人[18,25].3.2基于形状的方法基于形状的识别方法指通过分析目标的灰度、边缘和纹理信息来对目标进行识别.基于形状的方法的优点是可以检测出静止的行人，缺点是容易产生大量的“虚警”(False positives).如表2所示，可将基于形状的行人识别方法分为基于明确人体模型(Explicit human model)的方法、基于模板匹配(Template matching)的方法和基于统计分类(Statistical classification)的方法.3.2.1基于明确人体模型的方法基于明确人体模型的方法指根据人体结构的知识，构造一个明确的2D或3D参数模型，通过提取图像的底层特征来求解模型,从而识别行人.这种方法的优点是具有明确的模型，可以处理遮挡问题，并且可以推断出人体的姿态.缺点是模型比较难构建,模型求解也比较复杂.该种方法能否成功依赖于ROIs分割的准确度.Zhao[26]针对正面和侧面人体分别建立了一个2D的平移–旋转–尺度不变的人体概率模型，该模型不但包括人体的整体形状和各个部件的形状，而且包括各个部件的大小和空间位置等信息，这些信息为算法的求解提供了限制条件，可以根据这个模型推断出被遮挡或者漏掉的部分.采用2D模型的还有Sun[10]和Yasuno[27]等人，Sun等将人体分成头部、躯干和左右腿四个部分，而Yasuno等将人体分为头部和躯干两个部分.相对于2D模型，3D模型在处理姿态、视角变化和遮挡问题上有比较大的优势.在Bertozzi[19,28]等人开发的利用红外图像检测行人的系统中，针对不同的姿态和行人的衣着，建立了一系列3D人体模型来对红外图像中的行人进行识别.3.2.2基于模板匹配的方法基于模板匹配的方法通过存储一些灰度或者轮廓模板来表示行人，识别的时候只需要度量模板与输入窗口的距离就可以识别行人.基于模板匹配的算法的优点是计算简单，缺点是由于行人姿态的复杂性，很难构造出足够的模板以处理不同的姿态.基于模板匹配的最典型的算法是由Gavrila[29]提出的基于轮廓的分层匹配算法，该算法已经应用于PROTECTOR[1]项目.为了解决行人姿态的问题，Gavrila构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配,从而识别出行人.为了解决众多模板引起的速度下降问题，Gavrila采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度.匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换(Distance transform,DT)图像之间的Chamfer[30]距离来度量两者之间的距离.采用DT图像而不是原始图像计算距离的好处是，得到的距离测度是模板变换参数的平滑函数，方便了快速搜索.基于轮廓的Chamfer距离的识别方法还被成功地应用于[31].除了对人的全身通过模板匹1期车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述87配进行识别外，对于人体的局部部件同样也可以采用模板匹配的方法进行识别.例如，Broggi[3]等人利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma 大学开发的ARGO智能车中.3.2.3基于统计分类的方法基于统计分类的方法通过机器学习从一系列训练数据中学习得到一个分类器，用该分类器来表示行人，然后利用该分类器对输入窗口进行识别.基于统计分类的方法的优点是比较鲁棒，缺点是需要很多训练数据，并且很难解决姿态和遮挡的问题.基于统计模型的方法主要包括两个步骤：特征提取和分类器设计.特征提取的目的是降低数据的维数，得到能反映模式本质属性的特征，方便后面的分类；分类器设计属于机器学习领域的范畴，其目的是得到一个计算复杂度较低，并且推广性较好的分类器.针对行人识别问题，可根据分类器的设计方法将现有的基于统计分类的方法分为基于神经网络(NN)的方法，基于支持向量机(SVM)的方法和基于Adaboost的方法.神经网络通过学习的方法将模式的特征隐含在一系列的网络参数之中，可以描述极为复杂的模式，已经成功地应用在模式识别领域中的光栅字符识别和人脸检测上，它在行人的检测上也有广泛的应用[6,32∼34].Zhao[6]采用图像梯度的幅值作为特征，采用三层的前馈神经网络作为分类器来识别行人，采用梯度而不是原始灰度图象或者二值图像的原因是为了消除光照的影响，同时避免二值化时阈值的选择问题.Szarvas[33]利用卷积神经网络(Convolutional neutral network,CNN)来识别行人，CNN直接利用原始图像灰度值作为输入，将特征的提取过程作为隐含节点包含在网络的结构中，通过学习算法自动选取最佳的分类特征.Franke[34]等人直接利用原始图像灰度作为神经网络的输入特征.SVM是Vapnik[35]提出的基于结构风险最小化原理(Structural risk minimization principle, SRM)的统计学习理论，比基于经验风险最小化(Empirical risk minimization principle,ERM)的神经网络方法具有更好的泛化能力.最早提出利用SVM进行行人检测的是Oren[7]等人，Oren利用Haar小波特征，结合SVM算法构造了一个静态图片上的行人检测系统.该检测算法首先将原始图像灰度空间转换到过完备(Over-complete)的Haar小波系数空间，相对于原始灰度特征空间，Haar小波系数空间可以更有效地表征行人，从而为利用SVM 分类器进行分类打下良好的基础.基于Haar小波特征和SVM分类的行人识别方法引起了广大学者的兴趣，出现了许多改进的算法[8,36,37].Mohan[8]等人提出了基于部件(Component-based)的识别策略来解决人体的姿态问题.Grubb[36]设计了两个SVM分类器，一个针对正面和背面图像，另外一个针对侧面图像，然后将这两个分类器的判决结果进行融合.Oren的方法同样可以直接应用到红外图像里行人的识别上[37].对于红外图像，由于人体和背景的灰度差别比较明显，图像灰度值也可以直接作为SVM算法的输入[5,16].除此之外，形状描述符特征[38]、Gabor[9]特征、梯度方向的直方图特征[39]与SVM的结合也广泛地应用于现有的行人检测系统中.Adaboost是一种分类器组合的策略，它的目的是将一些弱分类器组合成一个强分类器.Adaboost 得到的分类器具有较好的推广性能，现在广泛地应用于模式识别和计算机视觉领域.最早将Adaboost 应用到计算机视觉领域的是Viola等人，利用矩形特征、Adaboost算法和级联分类器成功地实现了第一个实时人脸检测系统[20].近几年的人脸检测算法几乎都是这一检测方法的改进.Viola同样将该方法应用到了监控系统中行人的检测上[21]，该方法同时利用两帧的信息，利用一系列矩形模板提取外貌和运动信息，从而实现了监控系统中的低分辨率的行人的检测.Abramson[40]将Viola的方法直接应用到了汽车辅助系统中的行人识别上.除了方便快速计算的矩形特征外，SIFT[41](Scale invariant feature transform)特征由于其尺度不变的良好特性，它与Adaboost的结合也越来越受到学者的重视.Shashua[4]等给出了车辆辅助驾驶系统中的一个系统的行人检测方案，它将识别阶段分成两个部分，在单帧识别阶段利用Adaboost训练得到的分类器对行人进行识别，在多帧识别阶段通过分析行人的运动信息来进行综合的判决.在使用Adaboost 训练分类器时,利用了类似SIFT特征的梯度方向的直方图特征，为了解决行人的姿态问题，该方法根据姿态的不同,手工地将训练集分成了不同的子集，从而大大降低了类内的变化.基于Adaboost的检测方法同样可以结合分块检测策略以降低类内变化，Mikolajczyk[42]等人将人体分成七个部分，针对每一个部件利用类SIFT特征和Adaboost建立起一个检测器，然后将检测结果利用概率图模型进行融合从而识别站立的行人.4现有的系统和性能4.1评价方法基于计算机视觉的行人检测的最难的问题是不88学报33卷表3典型行人检测系统的实验结果Table3Experiments results of typical existing pedestrian detection systems作者ROIs分割目标识别实验结果Broggi[3]利用摄像机参数和竖直边缘的对称性利用人头的模板匹配仅仅给出了几张图片作例子，无详细测试结果Gavrila[29]无分层模板匹配和RBF分类器基于检测的评价方法：用900张彼此无遮挡的图片做测试，正确检测率为45%∼75%,虚警率不详Zhao[6]立体视觉利用梯度图像的神经网络分类器基于分类的评价方法：用8400个窗口作评价，正确率为85.2%,虚警率为3.1%Shashua[4]利用纹理特征基于SIFT特征的Adaboost分类器对于向马路内运动的行人的检测率为96%,在5个小时的驾驶过程中只出现一个虚警.Oren[7]无基于Haar特征的SVM基于分类的评价方法：检测率为69.6%,虚警率为1:15000Mohan[8]无基于Haar特征的SVM，将行人分块基于分类的评价方法：检测率为90%，虚警率为1:10000同的算法的性能评价，由于评价数据和评价方法的不同，很难比较出不同算法的优劣.目前文献中的评价方法主要分为两类，基于分类器的评价和基于检测的评价.基于分类器的评价针对“目标识别”这一步骤中采用的分类器的性能进行评价，正面测试样本是一系列和训练样本同样大小的包含行人的窗口，正确率一般用正确分类的窗口数量和总的窗口数量的比值来表示；负面测试样本是一系列不包含行人的窗口，虚警率用错误分类的窗口数量和总的窗口数量的比值来表示.基于分类器的评价方法的优点是简单、直接.缺点是这不是针对行人检测问题本身的评价，很难评价出一个行人检测系统的整体性能.基于检测的评价是对行人检测问题本身的评价.测试数据一般是一个图片集或者视频序列，人工对行人在图像或视频中的位置进行标注.评价时将检测到的行人的位置和标注的位置进行比较，如果误差小于一个阈值，则判决为正确的检测结果，否则视为一个虚警.正确率被定义为正确检测到的目标个数和手工标注的目标个数的比值；虚警率被定义为一个数据集上出现的总的虚警的个数或者平均出现一个虚警个数的帧数.该评价方法的优点是是对检测问题本身的评价，直接评价了ROIs分割和目标识别两者结合在一起的性能；缺点是由于手工标注的主观性和判决正确检测结果阈值设置的不同，使得很难比较各个系统的优劣.以上评价的方法仅仅是从模式识别的角度进行的评价，如果从行人检测的目的即防撞报警的角度出发，性能的评价更加复杂.例如，针对不同的行人对安全的影响，Shashua[4]等人将行人分为横穿马路的行人、静止的行人和沿着马路走的行人，针对这三种情况分别给出检测结果.Gavrila[1]在PROTECTOR项目的最终测试中为建立一个系统级的测试评价方法作出了尝试.除了评价方法的不同外，各种算法用来做测试的数据集也不完全相同，使得算法的评价十分困难，建立一个公共的训练和测试数据库是该领域必须解决的一个问题.4.2典型系统的性能虽然行人检测的文献很多，但给出详细实验结果的并不太多，并且彼此采用的数据集和评价方法的差别很大，使得很难进行公平的比较.但为了对目前的系统的性能有一个直观的认识，表3给出了一些典型系统的实验结果和所采用的方法.其中的大部分结果仅仅还停留在PC上的仿真阶段，已经在汽车上做过测试的主要包括Broggi[3]等人的基于竖直边缘和简单人头模板验证的系统，Gavrila[29]等人的基于分层模板匹配的系统，Zhao[6]等人的基于神经网络的系统和Shashua[4]等人的基于Adaboost 的系统.5总结与展望本文介绍了车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究的最新进展.在分析基于计算机视觉的行人检测难点的基础上，介绍了行人检测系统的组成和常用方法.基于计算机视觉的行人检测系统一般包括ROIs分割和目标识别两个模块. ROIs分割的目的是快速确定行人可能出现的区域，缩小搜索空间，目前常用的方法是采用立体摄像机或雷达的基于距离的方法，其优点在于速度比较快、比较鲁棒.目标识别的目的是在ROIs中精确检测行人的位置，目前常用的方法是基于统计分类的形状识别方法，其优点在于比较鲁棒.目前这一领域的最大问题是缺乏标准的测试数据库和测试方法.随着技术的进展，我们认为以下几个方面将有望成为未来的研究热点：1)数据库和测试方法的标准化目前，行人检测的最大的问题是没有一个统一。
基于机器视觉的汽车先进驾驶辅助系统中行人检测技术研究
基于机器视觉的汽车先进驾驶辅助系统中行人检测技术研究近年来,我国汽车产业蓬勃发展,汽车智能化水平逐步提升,人们对汽车的主动安全性提出了越来越高的要求。
汽车先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)是实现汽车主动安全的关键,行人检测是ADAS的技术难点,更是ADAS行人碰撞预警系统的核心技术,直接关系到行人的人身安全。
由于道路场景和行人自身的复杂性,使得目前还没有一个检测精度高、实时性好、鲁棒性强的行人检测器,目前汽车ADAS中行人检测大多数是采用方向梯度直方图特征和支持向量机的方法,需要手工设计行人特征,且步骤复杂、耗时多,而深度学习视觉算法提供了一个好的解决方案,它将行人特征的提取与行人特征的识别统一到同一网络模型中,自动学习行人特征,简化了行人检测步骤,减小了计算量。
本文以汽车ADAS行人检测问题为研究对象,在查阅国内外相关领域文献的基础上(第一章),主要展开了以下研究:第一,建立了一个新的混合数据集INRIA-NEW,引入深度学习视觉算法Faster R-CNN、YOLO构建了端到端的行人检测器。
深入研究了行人检测中行人特征的提取和行人特征的识别这两个关键问题,并把行人特征的提取和行人特征的识别统一到同一网络模型中,完成了端到端的行人检测(第二章,第三章)。
第二,提出了高精度、高实时性、强鲁棒性的YOLO-Person行人检测器。
在YOLO的基础上,结合批量归一化、残差、特征金字塔网络以及行人宽高比特点进行优化,确立优化方案,采用迁移学习的方式进行训练,构建出YOLO-Person行人检测器,达到了检测精度、实时性和鲁棒性的平衡,高效完成了行人检测(第四章)。
第三,提出了行人碰撞预警准则及相应工作流程,基于优化模型YOLO-Person构建了行人碰撞预警系统,并采用YOLO-Person完成了车载视频的行人检测。
对行人碰撞预警系统进行了模块化设计,针对该系统的行人检测和行人测距分别给予相应的解决方案。
基于机器视觉的车辆行人检测系统技术综述
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ７ － ０ １ － ０ ６
基金 项 目： ２ ０ １ ６年度广 西高校 中青年教师基础 能力提 升项 目 （ 项 目编号： Ｋ Ｙ２ ０ １ ６ Ｌ Ｘ５ ２ ６ ） 。 作者简介 ： 黄 志杰（ １ ９ ７ ９ ＿ ＿ ＿ ） ， 男， 壮族， 广西南宁人 ， 硕 士， 讲师， 主要 研 究方 向： 车辆工程； 杨广柱（ １ ９ ８ ｏ ＿ ＿ ） ， 男， 汉族， 广西容县人 ， 本科， 讲师， 主要
研 究方 向： 车辆 工程 。
应 用 研 究
一
，
对于这种 关键 技术 的分析 可以从 运动 、 立体视觉 、 图像特 征、 规 改进是指对梯度方 向直方图特征 的改善 ， 梯度方向直方 图具有纬度
则 四个角度进行 ， 表１ 为基 于这 四种 因素分析 方法 的优点和缺点 。 ２ ． １ ． １基 于 逗动 的车 辆行人 检 测 系统
表 １区域分 割关键技术的优缺点 原理 优 点 缺点
基于运动的
分析方法
采用光流分析方法或者帧间
运动估计方法
对分辨率较 低图像 的鲁棒性较高
不利于 自身运动 的估算
基 于立体视觉 利用立体摄像机获取 ３ Ｄ场景信息 对环境变化 的鲁棒 陛较高 ，能够 无法对 图像 区域 中盲点 的位置进行 的分析方法 基于 图像特征 对红外图像 中的热点区域
的分析方法 进 行分 析
为其他模块提供更加有用 的信息
准确 的分析 ，计算速率相对 较慢
不需要依赖于其他 的设备 ，能够 在复杂环境 中无法对鲁棒性作 出
直接对 图像进行分析 更加完善 的定义
基于规则 的 分析方法
针对特 定场 景制定规则来 缩小搜索范 围
行人检测技术研究综述
行人检测技术研究综述行人检测技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它的主要目标是通过计算机算法来识别图像和视频中的行人目标。
行人检测技术在很多领域中都有广泛的应用，如智能交通系统、安防监控、自动驾驶等。
本文将对行人检测技术的研究进行综述。
首先，行人检测技术的发展历程可以分为两个阶段：传统的机器学习方法和深度学习方法。
在传统的机器学习方法中，通常使用Haar特征和分类器（如SVM、Adaboost等）来进行行人检测。
这些方法在准确率方面有一定优势，但需要手工提取特征，且对光照和尺度变化敏感。
随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的行人检测方法逐渐成为主流。
其中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于行人检测任务中。
CNN通过在图像中滑动卷积核，学习到不同层次的特征表示，从而提高了行人检测的准确率和鲁棒性。
目前，一些最先进的行人检测算法，如Faster R-CNN、YOLO和SSD，都采用了CNN来提取特征并生成候选区域。
其次，行人检测技术的研究面临一些挑战和问题。
首先是遮挡问题，即当行人被其他物体或人遮挡时，很难准确地进行检测。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些创新的方法，如多尺度检测、上下文信息利用和部件检测等。
其次是光照变化和尺度变化问题。
由于光照和尺度的变化较大，传统的行人检测算法往往无法处理这些情况。
为了解决这个问题，一些研究者提出了基于深度学习的多尺度网络，可以在不同的尺度和光照下进行行人检测。
此外，行人检测技术还面临着实时性的要求。
在实际应用中，行人检测需要在实时性的条件下完成。
对于视频监控系统或自动驾驶汽车等需要实时响应的应用场景，检测速度是一个关键因素。
为了提高检测速度，研究者们提出了一些加速方法，如区域建议网络（RPN）和快速RCNN等。
最后，未来的研究方向可以从以下几个方面展开。
首先，可以进一步提高行人检测的准确率和鲁棒性，尽量减少误检和漏检的情况。
其次，可以将行人检测与其他任务相结合，如行人重识别、行人姿态估计等。
基于计算机视觉的行人车辆识别与智能交通管理
基于计算机视觉的行人车辆识别与智能交通管理随着城市交通的日益拥堵和交通事故频发，智能交通管理成为解决交通问题的关键。
基于计算机视觉的行人车辆识别技术应运而生，通过利用图像处理和机器学习算法，实现对行人和车辆的准确识别和智能交通管理。
本文将介绍基于计算机视觉的行人车辆识别与智能交通管理的原理、技术应用和未来发展趋势。
基于计算机视觉的行人车辆识别与智能交通管理的原理是利用计算机视觉技术对交通场景中的行人和车辆进行检测和识别。
首先，通过摄像头或其他传感器采集交通场景的图像或视频数据。
然后，利用图像处理算法对图像进行预处理和特征提取，以提高后续检测和识别的准确性。
接下来，采用机器学习算法，如支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN），对行人和车辆进行分类和识别。
最后，根据识别结果，智能交通管理系统可以实现实时交通流量监控、交通信号优化和违章行为自动监测等功能。
基于计算机视觉的行人车辆识别与智能交通管理在实际应用中有着广泛的应用前景。
首先，它可以帮助交通部门进行实时交通流量监控和交通拥堵预警。
通过识别行人和车辆，交通管理部门可以了解道路上的交通情况，并及时采取措施缓解交通拥堵。
其次，基于计算机视觉的行人车辆识别技术可以实现交通信号优化。
通过分析行人和车辆的行为和密度，智能交通管理系统可以自动调整交通信号的时间和配时，从而提高交通效率和安全性。
此外，在交通违章行为监测方面，该技术可以实现自动识别和记录违章行为，并通过联网与交通执法部门进行实时通信，提高交通违章的惩罚力度和效果。
尽管基于计算机视觉的行人车辆识别与智能交通管理具有许多优点和应用前景，但也面临一些挑战和问题。
首先，行人和车辆的识别精度仍然需要进一步提高。
特别是在复杂的交通场景和遭遇恶劣天气条件下，行人和车辆的检测和识别容易出现误判和漏识。
其次，隐私保护问题也需要引起重视。
由于基于计算机视觉的行人车辆识别需要采集和分析大量的个人数据，如图像和视频，必须加强相关隐私保护措施，确保个人隐私不被滥用和泄露。
汽车行驶安全辅助系统中基于计算机视觉的行人检测技术研究
汽车行驶安全辅助系统中基于计算机视觉的行人检测技术研究随着汽车技术的不断发展，汽车行驶安全越来越受到人们的关注。
作为汽车行驶安全的重要组成部分，安全辅助系统在避免事故发生中发挥了重要作用。
其中，基于计算机视觉的行人检测技术是安全辅助系统中的关键技术之一。
本文将对该技术进行深入研究。
首先，我们将介绍行人检测技术的背景和意义。
行人是道路上最常见的交通参与者之一，而他们在道路上的行驶状况直接影响到汽车行驶安全。
因此，提前检测行人的存在对于汽车驾驶员的行驶决策至关重要。
而计算机视觉技术能够通过图像和视频数据来实现对行人的准确检测，为驾驶员提供有关行人位置和行为的重要信息。
其次，我们将探讨基于计算机视觉的行人检测技术的原理和方法。
该技术主要通过图像处理和模式识别的方法来实现对行人的检测。
首先，图像处理技术将从摄像头获取的图像数据进行预处理，以提高后续行人检测算法的准确性和效率。
然后，模式识别技术将应用于预处理后的图像数据，通过分析图像中行人的形状、纹理等特征来实现行人的准确检测。
目前，常用的基于计算机视觉的行人检测技术包括基于特征的方法、基于深度学习的方法和基于人体姿态的方法等。
进一步地，我们将分析基于计算机视觉的行人检测技术的应用和挑战。
行人检测技术在汽车安全辅助系统中得到了广泛的应用。
例如，该技术可以用于自动紧急制动系统，实时监测行人的位置和行为，及时发出警报并自动制动，以避免与行人碰撞。
然而，行人检测技术在实际应用中仍然面临一些挑战。
例如，光照条件的变化、行人姿态的多样性以及复杂背景的干扰都会影响行人检测算法的准确性和鲁棒性。
最后，我们将探讨未来基于计算机视觉的行人检测技术的发展方向。
随着计算机视觉和深度学习技术的不断进步，行人检测技术将朝着更加准确和高效的方向发展。
其中，将深度学习技术应用于行人检测领域可以提高算法的准确性和鲁棒性。
此外，结合雷达和激光传感器等其他信息获取技术，将有助于提高行人检测算法在各种复杂场景下的准确性和可靠性。
车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述
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1.传统图像处理方法
（1）滤波法：通过平滑滤波器对图像进行处理，减少噪声干扰，以便更好 地检测车辆目标。但该方法对于复杂背景和光照变化的适应性较差。
（2）边缘检测法：通过检测图像中的边缘信息，提取车辆目标的轮廓。该 方法对于噪声和光照变化较为敏感，效果不稳定。
（3）形态学处理法：通过膨胀、腐蚀等形态学操作对图像进行处理，以增 强车辆目标的信息特征。该方法对于遮挡和重叠的车辆目标检测效果不佳。
如何将车辆目标检测算法与其他计算机视觉任务（如车辆跟踪、行为分析等） 进行有机结合？未来，随着深度学习技术的不断发展和大数据时代的到来，车辆 目标检测算法将会有更多的创新和突破，为交通安全、智能交通等领域的发展提 供更强大的技术支持。
摘要
医学影像计算机辅助检测与诊断系统的发展迅速，已广泛应用于医疗领域。 本次演示综述了该系统的历史发展、应用领域和研究现状，并探讨了未来的发展 趋势。关键词：医学影像，计算机辅助检测，计算机辅助诊断，医疗影像，医学 影像技术
3.无人驾驶：车辆目标检测算法是实现无人驾驶的关键技术之一，通过准 确、实时地检测车辆周围的目标，为无人驾驶系统的决策和控制提供依据，从而 实现安全、可靠的无人驾驶。
结论与展望
本次演示对计算机视觉下的车辆目标检测算法进行了全面的综述和分析，探 讨了传统图像处理和深度学习等方法的特点和应用场景。虽然目前已经有了许多 研究成果和应用实例，但仍存在一些问题需要进一步研究和探讨：如何进一步提 高车辆目标检测算法的准确性和实时性？如何适应不同的场景和环境变化？
相关算法概述
车辆目标检测算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其传统方法主要 基于图像处理技术，如滤波、边缘检测、形态学处理等。这些方法对于光照变化、 复杂背景等条件下的车辆目标检测效果较差。随着深度学习技术的快速发展，基 于深度神经网络的车辆目标检测算法逐渐成为研究热点。以下是几种主要的车辆 目标检测算法：
基于计算机视觉的智能车辆驾驶辅助系统研究
基于计算机视觉的智能车辆驾驶辅助系统研究随着科技的发展，人类一步步接近了自动驾驶的梦想，在这个领域中，计算机视觉被认为是自动驾驶技术的重要组成部分之一。
因此，利用计算机视觉技术开发出基于计算机视觉的智能车辆驾驶辅助系统，验证其安全性和实用性，可以为人们创造更加方便、安全、高效的出行环境。
一、智能车辆驾驶辅助系统的概述随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶技术也伴随而来，这项技术被广泛应用于汽车、航空器等交通工具上。
而智能车辆驾驶辅助系统则是自动驾驶技术的一个分支，其作用是帮助车辆驾驶员更好地控制车辆，并提高驾驶员的安全性和驾驶效率。
基于计算机视觉技术的辅助系统，可以通过识别道路、识别标志、识别交通物体等手段，使驾驶员获得更为丰富的信息，提高驾驶安全性和驾驶体验。
二、基于计算机视觉的智能车辆驾驶辅助系统的技术实现基于计算机视觉技术的智能车辆驾驶辅助系统需要解决三个关键问题：图像数据获取、目标检测和行为控制。
首先通过车载摄像头获取路面图像信息，其次在这些图像中识别目标对象（如车辆、行人等），最后根据目标对象的行为采取相应的措施。
1.图像数据获取智能驾驶辅助系统的图像传感器主要分为三类：单目摄像头、双目摄像头和鱼眼摄像头。
鱼眼摄像头可以覆盖更广的范围，但其成像的视场畸变大，单目和双目摄像头成像相对稳定，适合用于距离和速度的测量。
可以根据具体的应用场景和需求，选择不同类型的图像传感器。
2.目标检测目标检测是智能驾驶辅助系统的核心技术，通过对道路上的车辆、行人、交通标志等目标进行识别和跟踪，获取目标的位置和速度等信息，并根据目标的行为采取相应的措施。
常用的目标检测方法主要包括传统机器学习方法和深度学习方法，其中深度学习方法已经成为目标检测任务中的领先方法。
3.行为控制行为控制是智能驾驶辅助系统的最终目的，即根据目标检测信息，采取相应的行动。
例如，在检测到前方有行人或者车辆时，及时进行刹车或变道等操作，确保驾驶安全。
基于计算机视觉的行人与车辆交通监控系统研究
基于计算机视觉的行人与车辆交通监控系统研究摘要：随着城市交通的不断发展，交通监控系统的需求日益增长。
基于计算机视觉的行人与车辆交通监控系统能够自动检测和识别行人和车辆，在实时监控交通流量、交通违法以及交通事故的发生等方面发挥重要作用。
本文旨在介绍基于计算机视觉的行人与车辆交通监控系统的研究现状、关键技术和应用前景。
1. 引言随着城市交通量的不断增长，交通管理和监控已成为城市运行的重要组成部分。
传统的手动监控方式存在效率低、监控范围有限等问题。
而基于计算机视觉的行人与车辆交通监控系统能够自动化地实现交通流量统计、违法行为检测和交通事故预警等功能，因此备受研究者和实际应用者的关注。
2. 系统框架基于计算机视觉的行人与车辆交通监控系统主要由图像采集、目标检测、目标识别和数据分析四个模块组成。
首先，通过摄像头采集交通场景中的图像数据；然后，利用目标检测算法对图像数据进行处理，实现对行人和车辆的检测；接着，通过目标识别技术对行人和车辆进行识别；最后，将检测和识别的结果进行数据分析并提供给交通管理部门。
3. 目标检测技术目标检测是基于计算机视觉的行人与车辆交通监控系统中的核心技术之一。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法由于其准确性和稳定性得到了广泛应用。
通过使用深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以实现高效的目标检测和识别。
4. 目标识别技术目标识别是将目标检测得到的结果与已知的行人和车辆模型进行比对，实现对行人和车辆的具体分类与识别。
在此过程中，特征提取是一个关键步骤。
传统的特征提取方法包括方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）和特征金字塔（FP）等。
而深度学习的发展为目标识别带来了新的突破，例如使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
5. 应用案例基于计算机视觉的行人与车辆交通监控系统已经在实际应用中取得了显著的成果。
基于计算机视觉的行人车辆违章检测系统设计
基于计算机视觉的行人车辆违章检测系统设计行人车辆违章检测系统是近年来随着计算机视觉技术的发展和智能交通系统的普及而应运而生的一项重要技术。
本文将针对基于计算机视觉的行人车辆违章检测系统的设计进行详细阐述，包括系统架构、关键技术以及未来发展方向等内容。
在设计行人车辆违章检测系统时，首先需要明确系统的整体架构。
基于计算机视觉的行人车辆违章检测系统主要包括图像采集、图像处理、特征提取与分类、违章检测以及违章记录等环节。
系统的硬件组成多为摄像头、计算机、存储设备以及显示设备等。
摄像头用于采集实时交通场景的图像，计算机作为系统的核心处理单元和存储介质。
系统的软件组成主要包括图像处理算法、目标检测与跟踪算法、特征提取与分类算法以及违章检测与记录算法等。
其次，关键技术是行人车辆违章检测系统的核心。
在图像处理环节中，常用的技术包括图像增强、图像分割以及图像去噪等，以提高图像的质量和准确性。
目标检测与跟踪算法能够实时准确定位交通场景中的行人和车辆等目标，并跟踪其运动轨迹。
特征提取与分类算法可以对行人和车辆的特征进行提取，并根据特征判断是否存在违章行为。
违章检测与记录算法则负责检测和记录行人车辆的违章行为，如闯红灯、违规停车等。
这些关键技术的应用能够有效提高行人车辆违章检测系统的准确性和实时性。
另外，未来发展方向是行人车辆违章检测系统必须考虑的问题。
随着深度学习技术的不断成熟和发展，将其应用于行人车辆违章检测系统中已成为趋势。
深度学习算法可以进一步提高系统的准确性和鲁棒性。
此外，利用高性能计算平台和云计算技术，可以实现大规模数据的处理和存储，提高系统的吞吐量和扩展性。
同时，结合物联网技术和大数据分析算法，可以实现行人车辆违章检测系统与城市交通管理的无缝连接，实现智能交通的目标。
总之，基于计算机视觉的行人车辆违章检测系统的设计是一项复杂而重要的任务。
系统的准确性、实时性和可扩展性是设计时需重点关注的问题。
在不断发展的计算机视觉技术背景下，行人车辆违章检测系统必将得到更加广泛和深入的应用，为城市交通管理提供更好的保障和服务。
基于计算机视觉技术的行人识别与追踪系统研发
基于计算机视觉技术的行人识别与追踪系统研发随着科技的快速发展，计算机视觉技术正在在各个领域得到广泛应用。
其中，基于计算机视觉技术的行人识别与追踪系统能够在公共安全、交通管理、人员监控等方面发挥重要作用。
本文将探讨该系统的研发，并介绍其在实际应用中的意义和挑战。
一、行人识别与追踪系统的意义1.公共安全管理：通过行人识别与追踪系统，能够实时地掌握某个区域内的行人活动情况。
这对于公共安全管理部门来说非常重要，可以帮助他们追踪犯罪嫌疑人、发现可疑人员以及预防各类安全事故。
2.交通管理：行人识别与追踪系统可以在交通路口、地铁站等交通节点上应用，实时监测行人的行为。
当出现交通拥堵或违规行为时，系统能够及时发出警报，提醒交通管理者采取相应的措施，减少交通事故风险。
3.人员监控：行人识别与追踪系统可以有效监控人员的活动，比如商场、车站等公共场所。
这有助于保护公众的人身安全，防范各类违法犯罪。
二、行人识别与追踪系统的研发过程1.图像采集与预处理：研发行人识别与追踪系统首先需要采集大量的行人图像作为数据集，并对数据进行预处理，包括图像去噪、尺度归一化等，以提高系统的准确性和鲁棒性。
2.特征提取与选择：在行人识别与追踪系统中，特征提取是非常重要的一步。
常用的特征包括颜色直方图、形状特征、纹理特征等。
选择合适的特征可以提高系统的识别准确率。
3.行人检测与跟踪：行人识别与追踪系统的核心是行人检测与跟踪算法。
行人检测算法可以通过滑动窗口、Haar特征等进行行人的初步检测，然后使用行人跟踪算法进行目标的连续跟踪，保持目标的轨迹稳定。
4.系统评估与改进：研发行人识别与追踪系统需要不断地进行系统评估与改进。
评估可以通过计算准确率、召回率等指标，评估系统的性能。
根据评估结果，及时调整算法参数，改进系统的识别与追踪效果。
三、行人识别与追踪系统的挑战1.遮挡问题：在人群拥挤的场景中，行人之间常常会出现遮挡现象，这给行人识别与追踪带来一定的困难。
《2024年基于视觉的行人检测和跟踪技术的研究》范文
《基于视觉的行人检测和跟踪技术的研究》篇一基于视觉的行人检测与跟踪技术研究一、引言在智能交通系统、安防监控和机器人视觉等多个领域，行人检测与跟踪技术是极其关键的一环。
该技术对于保护行人的安全、提升自动驾驶汽车驾驶效率和加强场景安全监管具有重要意义。
基于视觉的行人检测与跟踪技术通过对摄像头采集到的图像和视频进行分析与处理，达到检测并识别行人位置与动作的目标，是当前人工智能和计算机视觉研究的热点之一。
二、行人检测技术研究1. 技术原理行人检测是计算机视觉中的一项关键技术，它通过对图像中可能存在的行人区域进行提取与识别，进而完成行人的检测任务。
目前的行人检测方法主要包括基于特征的检测方法和基于深度学习的检测方法。
基于特征的检测方法主要通过提取行人的轮廓、形状、纹理等特征，再通过统计学习和模式识别等技术实现行人检测。
而基于深度学习的方法则是利用卷积神经网络（CNN）进行图像的特征提取和识别，以完成行人的检测。
2. 技术挑战与解决方案尽管行人检测技术已经取得了显著的进步，但仍然存在许多挑战。
例如，在复杂的环境中，如光照变化、阴影遮挡、不同视角和姿态变化等情况下，如何准确有效地进行行人检测仍是一个难题。
针对这些问题，研究者们提出了多种解决方案，如使用多尺度特征融合、深度学习模型优化等手段来提高行人检测的准确性和鲁棒性。
三、行人跟踪技术研究1. 技术原理行人跟踪技术主要是通过利用图像序列中的时空信息，对目标行人进行连续的定位和追踪。
该技术通常采用基于滤波器的方法、基于模板匹配的方法或基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法由于其强大的特征提取和学习能力，近年来得到了广泛的应用。
2. 技术应用与挑战行人跟踪技术在智能交通、安防监控等领域有着广泛的应用。
然而，在实际应用中仍存在许多挑战，如遮挡问题、目标行人的快速移动以及光照变化等。
为了解决这些问题，研究者们正在尝试使用更先进的算法和模型结构，如使用多模态信息融合、多目标跟踪算法等来提高行人跟踪的准确性和稳定性。
基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术研究
基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术研究概述：随着人工智能和计算机技术的快速发展，车辆自动驾驶技术成为了现代交通领域的研究热点之一。
基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术利用先进的传感器和图像处理算法，通过分析和理解车辆周围环境中的视觉输入，实现车辆的智能驾驶和自主决策。
本文将深入研究基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术，并讨论其应用前景和挑战。
一、计算机视觉在车辆自动驾驶中的作用1.1 物体检测与识别：计算机视觉技术可以对车辆周围的物体进行准确的检测与识别，包括道路、交通标志、行人等。
通过对检测与识别结果的处理，车辆可以根据环境情况做出相应的决策。
1.2 环境感知与路径规划：计算机视觉技术可以实时获取车辆周围的环境信息，并根据这些信息生成车辆的路径规划和决策。
例如，利用计算机视觉技术可以判断前方道路的拥塞情况，避免交通堵塞。
1.3 行为预测与交互决策：基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术可以分析车辆周围的其他交通参与者的行为，例如行人、自行车、其他汽车等，并基于这些行为预测结果做出相应的决策，保证车辆的安全驾驶。
二、基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术的核心技术2.1 图像处理和特征提取：在车辆自动驾驶中，计算机视觉技术需要对汽车周围环境的图像进行处理和分析，并提取有用的特征。
相关技术包括边缘检测、角点检测、图像分割等。
2.2 目标检测和跟踪：基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术需要能够准确地检测和跟踪道路、车辆、行人等目标。
相关算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
2.3 三维视觉重建：基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术需要精确地重建车辆周围的三维环境模型，以实现路径规划与决策。
三维视觉重建技术包括立体视觉、激光雷达等。
2.4 数据融合与决策融合：基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术需要将来自各个传感器的数据进行融合，并做出最终的决策。
数据融合技术包括传感器融合、多模态信息融合等。
三、基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术的应用前景3.1 提供安全驾驶：基于计算机视觉的车辆自动驾驶技术可以有效提高驾驶安全性，减少交通事故发生的概率。
基于计算机视觉的车辆行驶状态识别技术研究
基于计算机视觉的车辆行驶状态识别技术研究近年来，基于计算机视觉的车辆行驶状态识别技术越来越受到关注。
这种技术可以通过识别车辆驾驶者的姿态、表情、眼神、手部动作等信息，评估驾驶者的疲劳、分心、注意力等状态，预测驾驶员可能出现的问题，提高驾驶安全性。
一、技术原理计算机视觉技术是指利用计算机对图像或视频等视觉信息进行处理和分析，从中提取有用的信息，完成某种任务的技术。
而车辆行驶状态识别技术则是在计算机视觉基础上进一步发展的一种应用技术。
其原理是通过车载摄像头捕捉驾驶者的面部特征，运用图像处理、模式识别等技术将这些特征与预先设定的特征模板进行匹配，进而判断驾驶员的行驶状态。
目前，车辆行驶状态识别技术主要涉及以下几个方面：1.面部识别技术：识别驾驶员的面部特征，如表情、眼神、嘴型、头部运动等，以判断其行驶状态。
2.声音识别技术：对驾驶员的语音进行识别，以判断其行驶状态。
3.姿态识别技术：通过车载摄像头获取驾驶员的身体姿态信息，如头部角度、肩膀位置、手部动作等，以判断其行驶状态。
4.目光识别技术：通过车载摄像头获取驾驶员的瞳孔大小、瞳孔位置、眼球运动等信息，以判断其行驶状态。
二、应用前景基于计算机视觉的车辆行驶状态识别技术，可以有效提高车辆驾驶安全性。
其中，针对长时间驾驶容易疲劳和分心的情况，车辆行驶状态识别技术可以采用疲劳检测、分心检测等手段，及时预警驾驶员，提醒其注意休息。
据统计，疲劳驾驶是造成高速公路重大交通事故的主要原因之一，因此，车辆行驶状态识别技术对于预防和减少交通事故具有重要意义。
此外，车辆行驶状态识别技术还可以应用于驾驶员识别、智能交通、车联网等领域。
例如，驾驶员识别可以将识别结果与驾驶员身份数据进行匹配，自动提供个性化服务和设置；智能交通可以通过对驾驶员行驶状态的分析和识别，优化路况和规划路径，提高交通流畅度和道路安全性等等。
三、技术的不足之处尽管车辆行驶状态识别技术在提高车辆驾驶安全性方面具有显著的优势，但是其仍然存在一些技术上的不足之处。
计算机视觉中行人检测专利技术综述
计算机视觉中行人检测专利技术综述作者：雷永俊来源：《智富时代》2018年第07期【摘要】基于计算机视觉的行人检测，由于其在智能视频监控系统、车辆辅助驾驶系统、以及智能机器人等方面的广泛应用，成为当前计算机视觉中最为活跃的研究课题。
对行人检测相关专利的发展历程进行了回顾，结合专利申请的现状分析了行人检测的主要技术，并简要分析了行人检测技术的发展趋势。
【关键词】行人检测；计算机视觉【中图分类号】TP391.4 【文献标志码】A一、行人检测相关专利发展历程计算机视觉中的行人检测技术，通俗来讲，是指对于给定的图片或视频帧，计算机判断出图片或视频帧中是否包含行人，如果包含行人，给出行人的位置信息。
行人检测技术广泛地应用于智能视频监控系统，车辆辅助驾驶系统，智能机器人，人体行为分析等领域。
由于行人具有多样性，如人体姿态各异、着装多样变化，同时场景具有多样性，如天气和光线变化、景物遮挡等，使得行人检测技术成为计算机视觉领域中的一个研究热点和研究难点。
行人检测技术的发展经历了早期发展阶段和快速发展阶段。
最早的行人检测专利是US3462692（公开于1969年）公开的一种行人检测系统，其也可以检测物体，该系统包括感觉器，振荡器，一个平衡电容桥，补偿控制电路等，其中感觉器是一个导电平板，其通过行人或者物体处于导电平板上，与地面之间形成的电容值导致平衡电容桥不平衡来检测行人或者物体的存在。
JPH10247297A（公开于1998年）公开一种行人检测器，其通过一对相机采集斑马线区域的图像并输出图像信号，处理单元将所述图像信号进行傅立叶变换，通过对傅立叶变换后的扩展频谱检测确定行人是否存在。
这些专利可以视为早期的行人检测，特别是JPH10247297A，已经具备了计算机视觉中行人检测技术的雏形，其处理单元处理的信号为图像信号，经过对图像信号的处理进而判断是否有行人。
随着时间的推移，计算机的性能有了很大的提高，当其可以处理如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展，进而作为其一个重要分支的行人检测也得到了相应的关注和发展。
车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述
车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述贾慧星;章毓晋
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2007(33)1
【摘要】基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人,从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这一问题存在的困难进行分析的基础上,对相关文献进行综述.基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块:感兴趣区分割和目标识别,本文介绍了这两个模块所采用的一些典型方法,分析了每种方法的原理和优缺点.最后对性能评估和未来的研究方向等一系列关键问题给予了介绍.
【总页数】7页(P84-90)
【作者】贾慧星;章毓晋
【作者单位】清华大学电子工程系,北京,100084;清华大学电子工程系,北
京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.智能辅助驾驶系统中的行人检测方法 [J], 梁志刚;衡浩
2.车辆辅助驾驶中基于概率模板的红外行人检测 [J], 杨如林;丑修建;李庆;梁艳菊
3.基于计算机视觉的辅助驾驶系统设计 [J], 戴卫兵; 徐超; 陈悦; 吴予萌; 秦思禹
4.基于计算机视觉的辅助自动驾驶系统的设计与实现 [J], 秦晓晖
5.基于计算机视觉的辅助自动驾驶系统的设计与实现 [J], 秦晓晖
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毕业设计_机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人实时检测识别研究文献综述
毕业设计_机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人实时检测识别研究文献综述机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人实时检测识别研究文献综述1机器视觉发展国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。
在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。
国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。
中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。
对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。
未来机器视觉的发展将呈现下列趋势:（1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。
更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。
这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。
（2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。
汽车驾驶辅助系统中基于计算机视觉技术分析
汽车驾驶辅助系统中基于计算机视觉技术分析王彤,刘学明,王大鹏摘要：近年来私家车数量不断增加，在驾驶过程中也频繁发生安全事故，严重影响着驾驶人员的生命安全。
因此，为了减少安全事故的发生，相关的工作人员应重视计算机视觉的运营，本文就基于计算机视觉的汽车安全辅助驾驶技术进行了分析。
关键词：计算机视觉；汽车；安全辅助驾驶技术0 引言随着近年来人们生活水平的上升和民用汽车的使用率不断提高，交通事故的发生率也在不断提升，如何进行安全驾驶和安全出行已经是人们讨论的焦点问题。
安全辅助装置主要是指通过采用有效的装置降低汽车交通事故的出现和发生，提高驾驶员的行驶途中的安全性。
通过高效和科学的方式能够有效的降低交通事故的出现。
传统的安全设置辅助系统已经不能满足现阶段的需求，通过对道路和汽车等方面进行智能检测和分析的方式，利用计算机技术提高汽车安全辅助驾驶的高效性。
1 计算机视觉技术计算机视觉技术在60年代末到70年代初开始进入重要发展存在。
通过对相机原理图、投影和摄影测量工作原理的研究，能开始初步处理模拟人类视觉系统等概念。
在几十年里，计算机视觉结合计算机、几何学、光学、心理学等方面内容，逐渐涵盖机器学习、图像处理、模式识别、增强现实等技术，完成视频和图像的更强的处理分析能力。
边缘检测、特征提取、特征匹配、定位和跟踪、行为检测、3D现实优化和重构等技术表现了强大的处理能力，为目标跟踪和行为分析等功能提供了坚实的技术基础。
从计算机视觉角度分析交通问题，交通中的元素可以归结为三大类，即人、车、路。
人包括道路上的行人和车辆中的乘客与驾驶员；车泛指交通运输工具，含陆运和水运等，在本文中研究陆地交通运输问题；路包括道路、道路上以及道路周侧的交通设施，如信号灯、交通标志等。
计算机视觉处理图像或者视频的方法主要分为两类，一类是传统的机器学习方法，一类是近年来流行的基于深度学习的方法。
传统的机器学习方法处理计算机视觉问题主要为以下几个步骤的综合：视频抽帧、预处理、分割、特征提取、分类等。
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第33卷第1期自动化学报Vol.33,No.1 2007年1月ACTA AUTOMATICA SINICA January,2007车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述贾慧星1章毓晋1摘要基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人，从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这一问题存在的困难进行分析的基础上，对相关文献进行综述.基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区分割和目标识别，本文介绍了这两个模块所采用的一些典型方法，分析了每种方法的原理和优缺点.最后对性能评估和未来的研究方向等一系列关键问题给予了介绍.关键词行人检测，车辆辅助驾驶系统，感兴趣区分割，目标识别中图分类号TP391.41A Survey of Computer Vision Based Pedestrian Detectionfor Driver Assistance SystemsJIA Hui-Xing ZHANG Yu-JinAbstract Computer vision based pedestrian detection has become one of the hottest topics in the domain of computer vision and intelligent vehicle because of its potential applications in driver assistance systems.It aims at detecting pedestrians appearing ahead of the vehicle using a vehicle-mounted camera,so as to assess the danger and take actions to protect pedestrians in case of danger.In this paper,we give detailed analysis of the difficulties lying in the problem and review most of the literature.A typical pedestrian detection system includes two modules:regions of interest(ROIs) segmentation and object recognition.This paper introduces the principle of typical methods of the two modules and analyzes their respective pros and cons.Finally,we give detailed analysis of performance evaluation and propose some research directions.Key words Pedestrian detection,driver assistance system,ROIs segmentation,object recognition1引言车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测是指利用安装在运动车辆上的摄像机获取车辆前面的视频信息，然后从视频序列中检测出行人的位置.由于它在行人安全方面的巨大应用前景，成为智能车辆、计算机视觉和模式识别领域的前沿研究课题.欧盟从2000年到2005年连续资助了PROTECTOR[1]和SAVE-U[2]项目，开发了两个以计算机视觉为核心的行人检测系统；意大利Parma[3]大学开发的ARGO智能车也包括一个行人检测模块；以色列的MobilEye[4]公司开发了芯收稿日期2006-3-14收修改稿日期2006-6-17Received March14,2006;in revised form June17,2006国家自然科学基金(60573148),教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20060003102)资助Supported by National Natural Science Foundation of P.R.China(60573148),Specialized Research Fund for the Doc-toral Program of Higher Education(20060003102)1.清华大学电子工程系北京1000841.Department of Electronic Engineering,Tsinghua University, Beijing100084DOI:10.1360/aas-007-0084片级的行人检测系统；日本本田汽车公司[5]开发了基于红外摄像机的行人检测系统;国外的大学如CMU[6]、MIT[7,8]和国内的西安交通大学[9]、清华大学[10]也在该领域做了许多研究工作.车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测属于计算机视觉中人体运动分析的研究范畴，其主要任务是在运动摄像机下快速准确地检测行人.本文主要针对这一特定领域对相关的文献进行综述，重点分析常用方法的原理和优缺点，以期对相关的科技人员起到指导作用.对监控系统和体育运动分析领域中人体检测感兴趣的读者可以参考综述文献[11∼14].行人检测除了具有一般人体检测具有的服饰变化、姿态变化等难点外，由于其特定的应用领域还具有以下难点：摄像机是运动的，这样广泛应用于智能监控领域中检测动态目标的方法便不能直接使用；行人检测面临的是一个开放的环境，要考虑不同的路况、天气和光线变化，对算法的鲁棒性提出了很高的要求；实时性是系统必须满足的要求，这c 2007by Acta Automatica Sinica.All rights reserved.1期贾慧星等：车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述85表1感兴趣区分割方法Table1Methods for ROIs segmentation原理优点缺点典型文献基于运动的方法通过检测运动区域进行分割受行人姿态的影响较小检测不到静止行人[15]基于距离的方法通过测量目标到汽车的距离进行分割受行人姿态、颜色和光照的影响较小需要额外的测距设备，增加了系统的造价和复杂性雷达[2]，立体视觉[1,6,16,17]基于图像特征的方法通过分析图像上的一些典型的行人特征进行分割可以对得到的图像数据直接操作很难定义出比较鲁棒且易于检测的特征边缘[3]、熵[18]、纹理[4]、“热点”[5,19]基于摄像机参数的方法通过摄像机的几何关系确定搜索区域可以只对感兴趣的区域处理需要对系统参数进行标定，受车辆振动的影响[3,4,19]就要求采用的图像处理算法不能太复杂.由上面的论述可以知道，系统的鲁棒性和实时性构成了一个矛盾，为了解决这种矛盾，现有的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区(Regions of Interest,ROIs)分割和目标识别.ROIs分割的目的是从图像中提取可能包含行人的窗口区域作进一步验证，以避免穷尽搜索，提高系统的速度.目标识别是行人检测系统的核心，它对得到的ROIs进行验证，以判断其中是否包含行人，它的性能决定了整个系统可以达到的精度和鲁棒性.本文首先讨论这两个模块可以采用的方法和各种方法的优缺点，最后介绍一些现有的行人检测系统的性能并对未来的发展趋势做出详细的阐述.2ROIs分割根据分割所用的信息，可将ROIs分割的方法分为基于运动、基于距离、基于图像特征和基于摄像机参数四种方法.各种方法的基本原理和优缺点见表1.在实际系统中，各种方法通常结合在一起使用，彼此互补.2.1基于运动的方法基于运动的方法通过检测场景中的运动区域来得到ROIs.由于摄像机是运动的，所以要想应用该方法，必须首先补偿车辆自身的运动.例如Stein[15]等首先利用光流法估计车的运动，补偿车辆的运动后利用时间差分从而得到运动物体.基于运动的方法的优点是不受姿态的影响，比较鲁棒.缺点是只能检测运动的行人.所以目前主要应用在智能监控领域，在车辆辅助驾驶系统中往往只作为一个辅助的手段[4].2.2基于距离的方法基于距离的方法通过测量目标到汽车的距离来得到ROIs.可以用来测距的传感器主要包括雷达[2]和立体视觉[1,6,16,17].当雷达与摄像机结合时，必须要考虑各个传感器间的时间同步和空间同步问题.而立体视觉本身就是图像，便于后期的图像处理算法直接进行处理，所以目前大多数基于视觉的检测系统都采用立体视觉来分割出ROIs.基于距离的方法的优点是比较鲁棒，受光照和行人外貌的影响较小.缺点是需要额外的测距设备，从而增加了系统的造价和复杂度.2.3基于图像特征的方法基于图像特征的方法指通过检测与行人相关的图像特征从而得到ROIs.对于可见光图像来说，常用的特征包括竖直边缘[3]、局部区域的熵[18]和纹理[4]等.对于红外图像来说，主要根据人体尤其是人脸的温度比周围环境温度较高这一特征，通过检测一些“热点”[5,19](Hot spot)来得到ROIs.基于图像特征的方法的优点是直接利用了图像信息，不需要额外的传感器.缺点是由于环境的复杂多变，很难定义出对每种场景都适用的特征.对这种方法的要求是特征检测算法不能太复杂，整个系统的速度不应该低于对所有窗口进行穷尽识别的速度.目前采用这种方法进行分割的算法通常和后面的目标识别算法结合在一起，从而形成了一个单步检测算法.例如Viola[20,21]等设计的级联分类器的前几级就可以视为一个ROIs分割算法，后面的几个分类器被视为识别算法.2.4基于摄像机参数的方法摄像机的安装位置和摄像机参数也是一个很重要的考虑因素.它对行人在图像上出现的位置和每个位置上目标的大小给出了很多限制,合理利用这些限制可以大大地缩小搜索空间[3,4,19].该方法的优点是只需要处理可能发生危险的区域.缺点是需要对摄像机参数进行标定，并且受车辆振动的影响.3目标识别根据利用的信息的不同，目标识别可以分为基于运动的识别和基于形状的识别两种方法[22]，各种方法的优缺点和相关文献可以参考表2.在一个实86自动化学报33卷表2行人目标识别方法Table2Methods for pedestrian recognition基于运动的方法基于形状的方法基于明确人体模型的方法基于模板匹配的方法基于统计分类的方法原理通过分析行人步态(Gait)的周期性来识别行人构造明确的人体参数模型来表示行人通过模板表示行人通过分类器对行人进行识别优点受颜色、光照的影响较小，比较鲁棒具有明确的模型，方便处理姿态和遮挡问题计算方法简单不需要人工设置大量参数、比较鲁棒缺点只能识别运动行人，需要多帧，影响实时性建模和求解比较复杂需要很多模板对付姿态问题，匹配比较耗时间需要大量的训练数据典型文献[18,23∼25][10,19,26∼28][1,3,29∼31]NN[6,32∼34]、SVM[7∼9,36∼39]、Adaboost[4,40,42]际应用系统中，这两种方法通常结合在一起使用[4].3.1基于运动的方法基于运动的识别方法指通过分析人运动时的步态(Gait)特征来识别行人.人体的步态具有特定的周期性，通过分析图像序列的周期性,然后与行人步态的周期性的模式相比较,就可以识别出行人.基于运动的识别的好处是避免了人的纹理和光线变化的影响，缺点是只能识别运动的行人,并且要分析很多帧才能给出判决结果，影响系统的实时性.周期性的检测方法包括傅立叶变换和神经网络两种方法.Cutler和Davis[23]首先计算不同时间间隔图像之间的相关性，然后对得到的相关信号利用短时傅立叶变换进行分析，进而识别出行人.W¨o hler[24]等通过一个自适应时间延迟神经网络(Adaptive time delay neutral network)对图像序列进行分析，从而判断出该序列是否是人体的运动序列.以上两篇文献都是对行人的全身进行分析，由于行走的时候双腿的周期性更加明显，所以还可以通过分析双腿的周期性来识别行人[18,25].3.2基于形状的方法基于形状的识别方法指通过分析目标的灰度、边缘和纹理信息来对目标进行识别.基于形状的方法的优点是可以检测出静止的行人，缺点是容易产生大量的“虚警”(False positives).如表2所示，可将基于形状的行人识别方法分为基于明确人体模型(Explicit human model)的方法、基于模板匹配(Template matching)的方法和基于统计分类(Statistical classification)的方法.3.2.1基于明确人体模型的方法基于明确人体模型的方法指根据人体结构的知识，构造一个明确的2D或3D参数模型，通过提取图像的底层特征来求解模型,从而识别行人.这种方法的优点是具有明确的模型，可以处理遮挡问题，并且可以推断出人体的姿态.缺点是模型比较难构建,模型求解也比较复杂.该种方法能否成功依赖于ROIs分割的准确度.Zhao[26]针对正面和侧面人体分别建立了一个2D的平移–旋转–尺度不变的人体概率模型，该模型不但包括人体的整体形状和各个部件的形状，而且包括各个部件的大小和空间位置等信息，这些信息为算法的求解提供了限制条件，可以根据这个模型推断出被遮挡或者漏掉的部分.采用2D模型的还有Sun[10]和Yasuno[27]等人，Sun等将人体分成头部、躯干和左右腿四个部分，而Yasuno等将人体分为头部和躯干两个部分.相对于2D模型，3D模型在处理姿态、视角变化和遮挡问题上有比较大的优势.在Bertozzi[19,28]等人开发的利用红外图像检测行人的系统中，针对不同的姿态和行人的衣着，建立了一系列3D人体模型来对红外图像中的行人进行识别.3.2.2基于模板匹配的方法基于模板匹配的方法通过存储一些灰度或者轮廓模板来表示行人，识别的时候只需要度量模板与输入窗口的距离就可以识别行人.基于模板匹配的算法的优点是计算简单，缺点是由于行人姿态的复杂性，很难构造出足够的模板以处理不同的姿态.基于模板匹配的最典型的算法是由Gavrila[29]提出的基于轮廓的分层匹配算法，该算法已经应用于PROTECTOR[1]项目.为了解决行人姿态的问题，Gavrila构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配,从而识别出行人.为了解决众多模板引起的速度下降问题，Gavrila采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度.匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换(Distance transform,DT)图像之间的Chamfer[30]距离来度量两者之间的距离.采用DT图像而不是原始图像计算距离的好处是，得到的距离测度是模板变换参数的平滑函数，方便了快速搜索.基于轮廓的Chamfer距离的识别方法还被成功地应用于[31].除了对人的全身通过模板匹1期贾慧星等：车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述87配进行识别外，对于人体的局部部件同样也可以采用模板匹配的方法进行识别.例如，Broggi[3]等人利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma 大学开发的ARGO智能车中.3.2.3基于统计分类的方法基于统计分类的方法通过机器学习从一系列训练数据中学习得到一个分类器，用该分类器来表示行人，然后利用该分类器对输入窗口进行识别.基于统计分类的方法的优点是比较鲁棒，缺点是需要很多训练数据，并且很难解决姿态和遮挡的问题.基于统计模型的方法主要包括两个步骤：特征提取和分类器设计.特征提取的目的是降低数据的维数，得到能反映模式本质属性的特征，方便后面的分类；分类器设计属于机器学习领域的范畴，其目的是得到一个计算复杂度较低，并且推广性较好的分类器.针对行人识别问题，可根据分类器的设计方法将现有的基于统计分类的方法分为基于神经网络(NN)的方法，基于支持向量机(SVM)的方法和基于Adaboost的方法.神经网络通过学习的方法将模式的特征隐含在一系列的网络参数之中，可以描述极为复杂的模式，已经成功地应用在模式识别领域中的光栅字符识别和人脸检测上，它在行人的检测上也有广泛的应用[6,32∼34].Zhao[6]采用图像梯度的幅值作为特征，采用三层的前馈神经网络作为分类器来识别行人，采用梯度而不是原始灰度图象或者二值图像的原因是为了消除光照的影响，同时避免二值化时阈值的选择问题.Szarvas[33]利用卷积神经网络(Convolutional neutral network,CNN)来识别行人，CNN直接利用原始图像灰度值作为输入，将特征的提取过程作为隐含节点包含在网络的结构中，通过学习算法自动选取最佳的分类特征.Franke[34]等人直接利用原始图像灰度作为神经网络的输入特征.SVM是Vapnik[35]提出的基于结构风险最小化原理(Structural risk minimization principle, SRM)的统计学习理论，比基于经验风险最小化(Empirical risk minimization principle,ERM)的神经网络方法具有更好的泛化能力.最早提出利用SVM进行行人检测的是Oren[7]等人，Oren利用Haar小波特征，结合SVM算法构造了一个静态图片上的行人检测系统.该检测算法首先将原始图像灰度空间转换到过完备(Over-complete)的Haar小波系数空间，相对于原始灰度特征空间，Haar小波系数空间可以更有效地表征行人，从而为利用SVM 分类器进行分类打下良好的基础.基于Haar小波特征和SVM分类的行人识别方法引起了广大学者的兴趣，出现了许多改进的算法[8,36,37].Mohan[8]等人提出了基于部件(Component-based)的识别策略来解决人体的姿态问题.Grubb[36]设计了两个SVM分类器，一个针对正面和背面图像，另外一个针对侧面图像，然后将这两个分类器的判决结果进行融合.Oren的方法同样可以直接应用到红外图像里行人的识别上[37].对于红外图像，由于人体和背景的灰度差别比较明显，图像灰度值也可以直接作为SVM算法的输入[5,16].除此之外，形状描述符特征[38]、Gabor[9]特征、梯度方向的直方图特征[39]与SVM的结合也广泛地应用于现有的行人检测系统中.Adaboost是一种分类器组合的策略，它的目的是将一些弱分类器组合成一个强分类器.Adaboost 得到的分类器具有较好的推广性能，现在广泛地应用于模式识别和计算机视觉领域.最早将Adaboost 应用到计算机视觉领域的是Viola等人，利用矩形特征、Adaboost算法和级联分类器成功地实现了第一个实时人脸检测系统[20].近几年的人脸检测算法几乎都是这一检测方法的改进.Viola同样将该方法应用到了监控系统中行人的检测上[21]，该方法同时利用两帧的信息，利用一系列矩形模板提取外貌和运动信息，从而实现了监控系统中的低分辨率的行人的检测.Abramson[40]将Viola的方法直接应用到了汽车辅助系统中的行人识别上.除了方便快速计算的矩形特征外，SIFT[41](Scale invariant feature transform)特征由于其尺度不变的良好特性，它与Adaboost的结合也越来越受到学者的重视.Shashua[4]等给出了车辆辅助驾驶系统中的一个系统的行人检测方案，它将识别阶段分成两个部分，在单帧识别阶段利用Adaboost训练得到的分类器对行人进行识别，在多帧识别阶段通过分析行人的运动信息来进行综合的判决.在使用Adaboost 训练分类器时,利用了类似SIFT特征的梯度方向的直方图特征，为了解决行人的姿态问题，该方法根据姿态的不同,手工地将训练集分成了不同的子集，从而大大降低了类内的变化.基于Adaboost的检测方法同样可以结合分块检测策略以降低类内变化，Mikolajczyk[42]等人将人体分成七个部分，针对每一个部件利用类SIFT特征和Adaboost建立起一个检测器，然后将检测结果利用概率图模型进行融合从而识别站立的行人.4现有的系统和性能4.1评价方法基于计算机视觉的行人检测的最难的问题是不88自动化学报33卷表3典型行人检测系统的实验结果Table3Experiments results of typical existing pedestrian detection systems作者ROIs分割目标识别实验结果Broggi[3]利用摄像机参数和竖直边缘的对称性利用人头的模板匹配仅仅给出了几张图片作例子，无详细测试结果Gavrila[29]无分层模板匹配和RBF分类器基于检测的评价方法：用900张彼此无遮挡的图片做测试，正确检测率为45%∼75%,虚警率不详Zhao[6]立体视觉利用梯度图像的神经网络分类器基于分类的评价方法：用8400个窗口作评价，正确率为85.2%,虚警率为3.1%Shashua[4]利用纹理特征基于SIFT特征的Adaboost分类器对于向马路内运动的行人的检测率为96%,在5个小时的驾驶过程中只出现一个虚警.Oren[7]无基于Haar特征的SVM基于分类的评价方法：检测率为69.6%,虚警率为1:15000Mohan[8]无基于Haar特征的SVM，将行人分块基于分类的评价方法：检测率为90%，虚警率为1:10000同的算法的性能评价，由于评价数据和评价方法的不同，很难比较出不同算法的优劣.目前文献中的评价方法主要分为两类，基于分类器的评价和基于检测的评价.基于分类器的评价针对“目标识别”这一步骤中采用的分类器的性能进行评价，正面测试样本是一系列和训练样本同样大小的包含行人的窗口，正确率一般用正确分类的窗口数量和总的窗口数量的比值来表示；负面测试样本是一系列不包含行人的窗口，虚警率用错误分类的窗口数量和总的窗口数量的比值来表示.基于分类器的评价方法的优点是简单、直接.缺点是这不是针对行人检测问题本身的评价，很难评价出一个行人检测系统的整体性能.基于检测的评价是对行人检测问题本身的评价.测试数据一般是一个图片集或者视频序列，人工对行人在图像或视频中的位置进行标注.评价时将检测到的行人的位置和标注的位置进行比较，如果误差小于一个阈值，则判决为正确的检测结果，否则视为一个虚警.正确率被定义为正确检测到的目标个数和手工标注的目标个数的比值；虚警率被定义为一个数据集上出现的总的虚警的个数或者平均出现一个虚警个数的帧数.该评价方法的优点是是对检测问题本身的评价，直接评价了ROIs分割和目标识别两者结合在一起的性能；缺点是由于手工标注的主观性和判决正确检测结果阈值设置的不同，使得很难比较各个系统的优劣.以上评价的方法仅仅是从模式识别的角度进行的评价，如果从行人检测的目的即防撞报警的角度出发，性能的评价更加复杂.例如，针对不同的行人对安全的影响，Shashua[4]等人将行人分为横穿马路的行人、静止的行人和沿着马路走的行人，针对这三种情况分别给出检测结果.Gavrila[1]在PROTECTOR项目的最终测试中为建立一个系统级的测试评价方法作出了尝试.除了评价方法的不同外，各种算法用来做测试的数据集也不完全相同，使得算法的评价十分困难，建立一个公共的训练和测试数据库是该领域必须解决的一个问题.4.2典型系统的性能虽然行人检测的文献很多，但给出详细实验结果的并不太多，并且彼此采用的数据集和评价方法的差别很大，使得很难进行公平的比较.但为了对目前的系统的性能有一个直观的认识，表3给出了一些典型系统的实验结果和所采用的方法.其中的大部分结果仅仅还停留在PC上的仿真阶段，已经在汽车上做过测试的主要包括Broggi[3]等人的基于竖直边缘和简单人头模板验证的系统，Gavrila[29]等人的基于分层模板匹配的系统，Zhao[6]等人的基于神经网络的系统和Shashua[4]等人的基于Adaboost 的系统.5总结与展望本文介绍了车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究的最新进展.在分析基于计算机视觉的行人检测难点的基础上，介绍了行人检测系统的组成和常用方法.基于计算机视觉的行人检测系统一般包括ROIs分割和目标识别两个模块. ROIs分割的目的是快速确定行人可能出现的区域，缩小搜索空间，目前常用的方法是采用立体摄像机或雷达的基于距离的方法，其优点在于速度比较快、比较鲁棒.目标识别的目的是在ROIs中精确检测行人的位置，目前常用的方法是基于统计分类的形状识别方法，其优点在于比较鲁棒.目前这一领域的最大问题是缺乏标准的测试数据库和测试方法.随着技术的进展，我们认为以下几个方面将有望成为未来的研究热点：1)数据库和测试方法的标准化目前，行人检测的最大的问题是没有一个统一。