行人检测专利技术综述

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行人检测综述报告[推荐]

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。

行人检测专利技术综述

行人检测专利技术综述作者：李爽来源：《科学与信息化》2018年第13期摘要近年来，伴随着计算机视觉、模式识别和人工智能等相关技术的发展，以及智能汽车、智能监控和安全领域的迫切需求，行人检测技术受到了越来越多的关注，已成为当前研究人员关注的一个重要的研究方向。

本文从行人检测的全球专利申请量、全球主要申请人分布、在中国提交申请量、中国主要申请人分布等角度进行了分析和研究，梳理了行人检测技术的研究现状及发展趋势。

关键词行人检测；行人检测应用1 全球专利申请分析1.1 全球专利申请量分析自2000年起，行人检测技术在全球的申请趋势按照申请量可分为三个阶段：技术启蒙期、稳健增长期、快速增长与技术产品化期，下面将具体给出三个阶段的数据分析。

技术启蒙期（2000-2004年）：2000年至2004年行人检测技术刚刚启蒙，申请量较少，这期间年均增长大约维持在20件左右。

由于此期间计算机视觉技术发展也刚刚起步，行人检测技术还处于理论研究阶段，其涉猎的应用领域还很少。

这期间主要的申请人还局限于汽车领域的领头企业，例如尼桑、瑞典奥拓立夫、本田等公司。

此阶段行人检测技术，还较为落后其检测还主要是基于对物体的检测结合物体行进速度对行人进行检测，检测准确率低。

稳健增长期（2005-2012年）：2005年至2012年，信息技术迅猛发展，计算机视觉也得到了飞速发展。

此阶段由于与行人检测相关的技术智能汽车、智能监控和安全领域也得到了相关企业重视。

行人检测技术申请量增长率有抬头趋势，在此期间年申请量50-80件左右，其主要涉猎的领域也较一阶段也涉及更多的应用领域，例如，一些新兴的企业单位也申请了相关专利申请。

且此阶段，行人检测技术采用的技术也有所改进，行人检测的准确率有了一定的提升[1]。

快速增长与技术产品化（2013-2016年）：在此期间，计算机视觉、图形图像等相关技术显著提升。

2013-2016年，全球专利年申请量迅猛增至年申请量200件，尤其是在近三年其增占率更是实现了翻倍增长。

行人检测技术研究综述

ＺＨＡＮＧＣｈｕｎｆｅｎｇ，ＳＯＮＧＪｉａｔａｏ，ＷＡＮＧＷａｎｌｉａｎｇ
（Ｊ．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄ￣ｃｈｏｌｎｏｇｙ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２３，Ｃｈｉｎａ；
【Ａｂｓｔｒａｃｔｊ％ｄｅｓｔｒｉａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓａｎａｃｔｉｖｅａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃｉｎｔｈｅｉｆｅｌｄｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ．Ｉｔｈａｓａｌｏｔｏｆｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｉｎｔｅｌ —
【摘要】行人检测是计算机视觉领域极具挑战性的研究热点，它在智能交通、机器人开发和视频监控等领域具有重要应用。
从行人检测所采用的特征着手，对现有的行人检测方法进行了分类和评述，分析了各类方法的优缺点，同时，介绍了常用的行人检测数据库的特点，最后分析了行人检测研究中存在的难题并对未来的发展做出展望。
ｌｉｇｅｎｔｔｒｎｓａｏｒｐｔａｔｉｏｎ，ｒｏｂｏｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｖｉｄｅｏｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅａｎｄＳＯｏｎ．Ｍａｎｙｄｉｆｅｒｅｎｔｐｅｄｅｓｔｒｉｎａｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｐｒｏｏｓｐｅｄ．Ｔｈｅｔｙｐｉｃｌａｐｅｄｅｓｔｒｉｎａｍｅｔｈｏｄｓａｙｅｃｌｓｓａ￣ｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｅｃａｔｅｇｏｉｅｒｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓｕｅｄ．Ｍｅｓｉｔｒｓｎｄａｄｅｍｅｒｉｔｓｏｆｅａｃｈｃｌｓｓａａｒｅｄｉｓｃｕｓｅｄｓｉｎｄｅｔａｉｌ．Ａｔｔｈｅ￣ｑｌ／ｌｅｔｉｍｅ．ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｓｏｍｅｃｏｍｍｏ￣ｙｕｅｄｓｐｅｄｅｓｔｉａｒｎｄａｔａｓｅｔｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓｗｉｔｈｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃａｔｅａｎｌｙａｚｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｔｒｅｎｄｏｆｔｈｉｓｗｏｒｋｉｓｇｉｖｅｎ．

《城市街道场景的行人检测研究》范文

《城市街道场景的行人检测研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快，道路交通系统变得越来越复杂，尤其是城市街道上的行人安全问题越来越受到关注。

为了提高行人交通安全和降低交通事故率，行人检测技术应运而生。

本文将重点探讨城市街道场景下行人检测的相关研究。

二、背景及意义城市街道是行人交通的重要组成部分，由于人流密集、环境复杂，因此对于行人的检测与识别具有重要价值。

通过行人检测技术，可以有效提高道路交通安全，降低交通事故率，保护行人的生命安全。

此外，行人检测技术还广泛应用于智能交通系统、智能安防、自动驾驶等领域，具有广泛的应用前景和重要的研究意义。

三、相关研究综述近年来，行人检测技术得到了广泛关注和研究。

早期的研究主要基于传统的计算机视觉方法，如特征提取、模板匹配等。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行人检测方法逐渐成为研究热点。

目前，许多学者在公开数据集上进行了大量实验，取得了较好的效果。

然而，城市街道场景下的行人检测仍面临诸多挑战，如环境复杂、行人姿态多变、光照条件变化等。

四、研究方法本研究采用基于深度学习的行人检测方法。

首先，收集城市街道场景下的行人图像数据集，并进行标注和预处理。

其次，构建深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，进行训练和优化。

最后，在测试集上进行测试和评估，得出实验结果。

五、实验过程及结果分析（一）实验过程1. 数据集准备：收集城市街道场景下的行人图像数据集，并进行标注和预处理。

2. 模型构建：构建基于深度学习的行人检测模型，如卷积神经网络等。

3. 模型训练与优化：使用训练集对模型进行训练和优化，调整模型参数。

4. 测试与评估：在测试集上进行测试和评估，得出实验结果。

（二）结果分析通过实验，我们发现在城市街道场景下，基于深度学习的行人检测方法具有较高的准确性和稳定性。

其中，我们的模型在处理行人多姿态、环境复杂等因素时表现出了较强的鲁棒性。

此外，我们还发现，通过优化模型参数和改进训练策略，可以进一步提高模型的性能。

行人重识别技术综述

行人重识别技术综述随着城市的发展和人口的增加，道路交通已成为我们日常生活中不可避免的一部分。

在这个过程中，行人一直是道路安全的重要问题。

尤其在城市中，交通压力增加、路口数量增加、行人数量增加的情况下，交通事故的风险也在不断增加。

因此，重视行人安全问题成为城市管理的重点。

解决这个问题，行人识别技术也就成为了一个热门的研究领域。

本文将从行人重识别技术方面进行综述，讲述它的定义、发展历程和未来发展趋势。

一、行人重识别技术是什么？行人重识别技术（Pedestrian Re-identification）是一种计算机视觉技术，它是通过提取行人独特特征在不同视频画面中准确识别同一行人的过程。

例如，在一个跨越多个区域的监控系统中，大量的视频数据需要进行识别。

传统上，行人识别通常是在单个画面进行。

但是，对于跨越多个位置的行人，这种传统方法就很难应用。

因此，行人重识别技术就应运而生了。

与传统行人识别技术相比，行人重识别技术有两个主要的优点：首先，行人重识别技术可以跨越多个位置，为多个监控区域提供行人跟踪和行人识别。

其次，行人重识别技术可以实现多目标跟踪，即在多个移动目标中识别同一行人。

因此，行人重识别技术对于智能交通系统来说是非常重要的一部分。

二、行人重识别技术的发展历程行人识别技术是计算机视觉领域中的一部分，它已经成为研究的热门领域。

然而，行人重识别技术相对而言是一个相对较新的领域。

行人重识别技术的发展可以从以下几个方面进行探讨。

1、行人重识别技术的起源行人重识别技术的起源可以追溯到2012年的单通道视频多目标跟踪竞赛（PETS 2012）。

通过这项比赛，研究人员开始探索准确识别跨越多个场景的行人的方法。

2、传统的行人重识别技术传统行人重识别技术通常是基于两阶段的方法，分别是行人检测和行人重识别。

在第一阶段，我们需要学习如何检测行人。

在第二阶段，需要学习如何在不同的位置和角度中识别行人。

传统方法最大的问题是识别准确率不高，特别是在追踪滞留、多角度变化、遮挡和光线变化的情况下表现较差。

基于机器视觉的车辆行人检测系统技术综述

收稿日期：２０１７－０１－０６
基金项目：２０１６年度广西高校中青年教师基础能力提升项目（项目编号：ＫＹ２０１６ＬＸ５２６）。作者简介：黄志杰（１９７９＿＿＿），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（１９８ｏ＿＿），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３Ｄ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。

行人检测综述.

最近一直在看行人检测的论文，对目前的行人检测做大概的介绍。

行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。

从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。

1.行人检测的现状（大概可以分为两类）（1）.基于背景建模：利用背景建模方法，提取出前景运动的目标，在目标区域内进行特征提取，然后利用分类器进行分类，判断是否包含行人；背景建模目前主要存在的问题：(背景建模的方法总结可以参考我的前一篇博文介绍）（前景目标检测总结）∙必须适应环境的变化（比如光照的变化造成图像色度的变化）；∙相机抖动引起画面的抖动(比如手持相机拍照时候的移动)；∙图像中密集出现的物体（比如树叶或树干等密集出现的物体，要正确的检测出来）；∙必须能够正确的检测出背景物体的改变（比如新停下的车必须及时的归为背景物体，而有静止开始移动的物体也需要及时的检测出来）。

∙物体检测中往往会出现Ghost区域，Ghost区域也就是指当一个原本静止的物体开始运动，背静差检测算法可能会将原来该物体所覆盖的区域错误的检测为运动的，这块区域就成为Ghost，当然原来运动的物体变为静止的也会引入Ghost区域，Ghost区域在检测中必须被尽快的消除。

（2）.基于统计学习的方法：这也是目前行人检测最常用的方法，根据大量的样本构建行人检测分类器。

提取的特征主要有目标的灰度、边缘、纹理、颜色、梯度直方图等信息。

分类器主要包括神经网络、SVM、adaboost以及现在被计算机视觉视为宠儿的深度学习。

统计学习目前存在的难点：（a）行人的姿态、服饰各不相同、复杂的背景、不同的行人尺度以及不同的关照环境。

（b）提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑；（c）分类器的性能受训练样本的影响较大；（d）离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况；目前的行人检测基本上都是基于法国研究人员Dalal在2005的CVPR发表的HOG+SVM的行人检测算法(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Navneet Dalel,Bill Triggs, CVPR2005)。

行人检测技术综述

万方数据
第●期
苏松志：行人检测技术综述
８１５
特征提取
分类与定位
行技术，在ＣＰＵ上实现ＨｏＧ，构建了一个实时的行人检测系统．
｝蓁誓薹蕃警特征＿｝ｌ鍪薹圣７———穗量差
本文对行人检测技术中最核心的两个问题一特征提取、分类与定位一进行综述．文章中首先将这两个问题的处理方法分为不同的类别（见图１），然后从纵横两个方向对这些方法进行分析和比较，文章最后给出了我们在构建行人检测系统时积累的一些经验，并对行人检测技术的未来进行展望．篇幅所限，本综述主要总结２００５．２０１１这段时间内的行人检测技术进展．
表Ｉ各类行人特征描述子的优缺点行人特征类型优点缺点
成功的ｉｉ人特征，可采用积分图技术快速计算．描述行人的局部轮廓方向特征．从样本中学习行人的形状分布模型．模板需手工标注．计算速度快，对单调变化的灰度特征具有水变作．低分辨率卜－判别能力较差．局部区域图像块中各象素的坐标、藏度
Ｅｄ｜剥ｅｔ【圳
各类行人特征描述子的优缺点行人特征类型优点缺点底层特征单一特征计算速度快可利用积分图技术快速计算只从某一方面如梯度或者纹理来描述行人特征判别力较基于学习的特征能从大量的样本中选择出判别能力较强的特征特征的选择与训练样本密切相关若样本集不具有代表性很难选择出好的特征混合特征能从不同的侧面来刻画图像特征提高检测的准确率特征维度增加特征的计算和分类器的预测时间也增加影响实时性
局部二值模式（ｋａｌＢｉｒ邺Ｐａ值ｅｍ。ＬＢＰ）最早是由
ｑａＩａ等ⅢＪ提出的一种用于纹理分类的特征提取方法。广泛应用在人脸识别中．Ｍｕ等【１５’根据行人的特点，提
出ＬＢＰ的两个变种：ｓｅ啪ｎｔｉｃ．ＬＢＰ（ＳＬＢＰ）和Ｆ讪ｉｅｒ
ＬＢＰ

行人检测与识别技术综述

行人检测与识别技术综述随着智能科技的发展以及城市交通的日益繁忙与增加，行人检测与识别技术成为了一项重要的技术任务。

该技术的目标是对行人进行准确的检测和识别，并为智能交通系统的发展提供技术保障。

在自动驾驶汽车领域，行人检测和识别技术也是不可或缺的一环。

一、行人检测技术行人检测技术主要是通过分析图像和视频中的信息，识别出其中哪些为行人。

目前，行人检测技术主要分为传统的基于特征点的方法，以及近年来兴起的基于深度学习的方法。

1、传统的基于特征点的方法传统的基于特征点的方法主要是基于几何学和统计机器学习算法，通过人工挑选关键特征点，利用这些特征点进行行人检测。

该方法主要包括以下几个步骤：首先，对图像中的特征进行提取和描述；其次，对提取的特征进行分类和识别；最后，进行行人检测和跟踪。

传统的基于特征点的方法具有一定的准确性和鲁棒性，但是需要手动挑选关键特征点，且对于图像噪声、背景变化等情况较为敏感。

2、基于深度学习的方法基于深度学习的方法是近年来行人检测技术发展的趋势，其主要利用卷积神经网络等深度学习算法进行图像特征提取和行人检测。

该方法首先需要准备大量的行人图像数据集，然后，将这些数据输入到深度学习模型中进行训练，最后生成模型用于行人检测。

目前，基于深度学习的行人检测方法具有较高的准确性和鲁棒性，在行人检测及其它计算机视觉领域得到广泛的应用。

二、行人识别技术行人识别技术是指对已经检测到的行人进行进一步的识别，即确定行人的身份和特征。

相比于行人检测技术，行人识别技术更加复杂，需要对图像和视频进行更加深入的分析。

行人识别技术主要包括传统的基于特征的方法和基于深度学习的方法。

1、传统的基于特征的方法传统的基于特征的方法是以行人的特征为基础，通过构建特征描述向量，对行人进行识别。

主要涉及行人的角度、身高、体型、衣着等特征，其中，行人的外貌特征是一种重要的行人识别特征。

传统的基于特征的方法依赖于人工构建行人特征库，并进行特征对齐、投影等操作，对识别精度和鲁棒性有较高的要求。

行人检测方法和装置[发明专利]

专利名称：行人检测方法和装置专利类型：发明专利
发明人：俞刚,彭雨翔
申请号：CN201610971349.9申请日：20161028
公开号：CN108009466A
公开日：
20180508
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明的实施例提供了一种行人检测方法和装置。

该行人检测方法包括：获取待处理图像；检测待处理图像中的行人，以获得行人检测初步结果，其中，行人检测初步结果包括一个或多个行人框，每个行人框用于指示待处理图像中可能存在行人的区域；对一个或多个行人框中的每一个所包含的行人进行骨架分析，以获得与一个或多个行人框中的每一个分别相关的骨架信息；以及根据与一个或多个行人框中的每一个分别相关的骨架信息对一个或多个行人框进行筛选，以获得与待处理图像中的至少部分行人一一对应的至少一个行人框。

上述方法和装置利用行人框所包含的行人的骨架信息对行人框进行筛选，可以过滤同一行人的多余行人框，同时可以保留不同行人的行人框。

申请人：北京旷视科技有限公司,北京迈格威科技有限公司
地址：100190 北京市海淀区科学院南路2号A座313
国籍：CN
代理机构：北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙)
更多信息请下载全文后查看。

计算机视觉中的行人检测技术综述

计算机视觉中的行人检测技术综述引言：计算机视觉是人工智能领域中重要的研究方向之一，其中行人检测技术是计算机视觉中的基础性问题之一。

随着计算机硬件性能的不断提升，行人检测技术在各种实际应用中发挥着越来越重要的作用。

本文将综述目前计算机视觉中的行人检测技术，包括传统方法和深度学习方法，并对未来的发展趋势进行展望。

一、传统方法1. 特征提取方法传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征提取方法。

其中，HOG特征是最经典的一种。

HOG特征通过计算图像中的梯度方向直方图来描述图像中的边缘和纹理信息，然后通过训练分类器实现行人检测。

除了HOG特征，还有一些其他的特征提取方法，如Haar特征、LBP特征等。

这些传统方法取得了一定的效果，但在处理非常复杂的场景下仍然存在一定的局限性。

2. 行人检测算法基于传统方法设计的行人检测算法可以分为两类：滑窗法和部件法。

滑窗法将固定大小的窗口在图像上滑动，利用分类器对窗口中的图像进行判断是否为行人。

部件法则是将行人分为多个部分，在图像中寻找这些部分并进行组合判断是否为行人。

这些算法大多依赖于手工调节的参数和人工设计的特征，因此在复杂场景下的检测效果欠佳。

二、深度学习方法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的行人检测技术取得了巨大的突破。

由于深度学习可以自动地学习到图像的特征表示，因此可以很好地解决传统方法中特征提取的问题。

1. 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的模型之一，也被广泛应用于行人检测任务。

CNN通过多层卷积和池化操作，逐渐提取图像的高层次语义信息。

通过对大量标注的行人图像进行训练，CNN可以学习到行人的特征表示，并在测试时进行行人的检测。

现有的一些行人检测算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，都是基于CNN的。

2. 目标检测算法深度学习中的目标检测算法可以直接用于行人检测任务。

这些算法主要包括两种：基于候选区域的方法和单阶段方法。

行人检测的综述文献

行人检测的综述文献行人检测：那些你不知道的事儿。

行人检测听起来就很酷炫，其实它就在我们身边默默发挥着超级大的作用呢。

咱先来说说行人检测是啥吧。

简单来讲，就是让机器能够识别出图像或者视频里的行人。

这就像是给机器装上了一双特别的眼睛，让它能在一堆东西里准确地把行人给挑出来。

比如说在智能安防系统里，这个技术就特别厉害。

摄像头拍下来的画面那么复杂，有建筑物啊、车辆啊、花草树木啥的，但是行人检测就能一下子找到画面里的人。

这就好比在一群小动物里找小兔子，虽然周围还有小猫小狗啥的，可就是能把小兔子准确地拎出来。

那这个技术是怎么做到的呢？这里面学问可大了。

有基于特征的方法，这就像是我们认人看特征一样。

比如说这个人有大大的眼睛，长长的头发，机器也会去寻找图像里类似这样的特征。

它会从行人的轮廓、颜色、纹理这些方面去分析，找到那些能够代表行人的特征。

还有基于学习的方法，这个就更高级了。

它像是一个勤奋的学生，通过大量的图像数据去学习什么是行人。

就像我们看很多照片，然后就知道什么样的是帅哥美女，什么样的是大叔大妈，机器也是这样，看了超级多的行人图像，然后就学会了识别行人。

行人检测在很多地方都派上了大用场。

在交通领域，它能帮助无人驾驶汽车更好地识别路上的行人。

你想啊，无人驾驶汽车在路上跑，如果不能准确识别行人，那多危险啊。

有了行人检测技术，汽车就能提前知道哪里有人，然后及时做出反应，该减速减速，该停车停车。

这就像是给汽车配上了一个超级智能的保镖，时刻保护着行人的安全。

在智能监控方面，它可以自动发现一些异常的行人行为。

比如说在商场里，如果有小偷在人群里鬼鬼祟祟的，行人检测技术也许就能发现他的行为不正常，然后及时通知保安。

这就像是有一个无形的保安一直在巡逻，让我们生活的环境更加安全。

不过呢，行人检测也不是完美无缺的。

有时候它也会出错呢。

比如说在光线不好的情况下，或者行人的姿势特别奇怪的时候，它可能就会把一个物体看成是行人，或者把行人给漏看了。

计算机视觉中的行人检测技术

计算机视觉中的行人检测技术随着科技的不断发展，计算机视觉已经成为了一个热门领域。

在计算机视觉中，行人检测技术是一个非常重要的应用。

行人检测技术能够在图像或者视频中自动识别和定位行人。

在安防、智能交通以及人机交互等领域，行人检测技术都发挥着重要的作用。

在计算机视觉中，行人检测技术的实现有很多种方法。

其中，一种常见的方法是使用传统的机器学习算法，例如支持向量机（SVM）和AdaBoost。

这些传统的方法需要手动提取特征，例如颜色、纹理、边缘等，并利用这些特征来训练分类器。

虽然这些方法在一定程度上能够达到较好的检测效果，但是其局限性也很明显，例如对于复杂场景和光照变化较大的情况下的行人检测效果不理想。

近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的行人检测技术也得到了广泛的应用。

深度学习通过多层神经网络模拟人脑的工作原理，能够自动地学习和提取图像中的特征。

通过在大规模的数据集上进行训练，深度学习模型可以自动地识别行人的特征，并进行准确的检测。

现在，一些基于深度学习的行人检测模型，如Faster R-CNN和YOLO，已经达到了非常出色的性能。

在行人检测技术的发展过程中，还有一些关键的问题需要解决。

首先是对于遮挡行人的检测问题。

在实际场景中，行人可能被其他物体或者人挡住一部分，这会导致行人的特征不完整，从而影响检测的准确性。

针对这个问题，研究者们提出了一些解决方案，例如使用多尺度的检测窗口或者引入上下文信息来提高检测的准确性。

另一个问题是对于行人姿态变化和行为动作的检测。

行人在不同的场景下可能采取不同的姿态和行为动作，这对于行人检测来说是一个挑战。

为了解决这个问题，研究者们提出了一些方法，例如使用多个姿态模型来检测不同姿态的行人，或者利用视频序列的时空信息来进行行为动作的识别。

此外，对于计算机视觉中的行人检测技术来说，数据集的质量和规模也非常重要。

一个好的数据集能够有效地提高行人检测的性能。

但是，由于数据采集的成本和难度，获取高质量的数据集一直是一个挑战。

计算机视觉中的行人检测技术研究

计算机视觉中的行人检测技术研究随着计算机技术和智能化趋势的发展，计算机视觉技术的应用范围越来越广泛。

其中，行人检测技术在智能交通、视频监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。

本文将介绍行人检测技术的研究现状和发展趋势。

一、行人检测技术的研究意义行人检测技术是指通过计算机视觉技术实现对图像或视频中行人对象的自动或半自动检测和识别。

这一技术对于提高交通、公共安全、视频监控等领域的效率和精度具有重要意义。

在交通领域中，行人检测技术可以用于智能交通信号控制、智能行车辅助、自动停车系统等应用。

在公共安全领域中，行人检测技术可以用于安检、视频监控、消防等应用。

在人机交互领域中，行人检测技术可以用于智能家居、智能机器人等应用。

二、行人检测技术的研究方法行人检测技术的研究方法主要包括传统的基于特征的方法和基于深度学习的方法。

传统的基于特征的方法主要包括Haar特征检测、HOG特征检测和LBP特征检测等。

其中，Haar特征检测是通过检测图像中不同大小的矩形区域的强度差别来检测行人的。

HOG特征检测是通过检测图像中不同方向的梯度来检测行人的。

LBP特征检测是通过检测图像中不同局部二值模式来检测行人的。

虽然这些方法的检测精度和速度已经得到不断提高，但仍然存在检测不准确、计算量大等问题。

基于深度学习的方法是一种新兴的技术，其核心思想是通过神经网络学习图像中的特征并进行分类。

目前，已经有很多基于深度学习的行人检测算法被提出。

如RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、SSD、YOLO等。

这些算法通过优化卷积神经网络的结构和参数来提高检测精度和速度，已经成为当前行人检测技术研究的主流方法。

三、行人检测技术的发展趋势随着深度学习技术的不断发展和应用，行人检测技术的检测精度和速度将会进一步提高。

同时，为了解决传统方法的计算量大、检测不准确等问题，未来还会出现更加高效和准确的基于特征的行人检测算法。

此外，随着大数据和云计算技术的发展，行人检测技术也将越来越注重实时性和分布式计算能力，并与其他相关技术结合应用。

行人跟踪专利技术分析

行人跟踪专利技术分析作者：周丹来源：《中国新通信》2016年第17期【摘要】目标跟踪就是对一段视频序列中的每幅图像去寻找与目标模板最相似的运动目标，根据跟踪方法的不同，大致可分为基于滤波理论的目标跟踪方法，基于均值漂移的目标跟踪方法和基于偏微分方程的目标跟踪方法；作为目标跟踪的一个重要方向，行人跟踪技术在家居服务机器人、智能监控，智能交通，辅助驾驶等方面有着广泛的应用前景。

与普通的物体跟踪相比，行人的非刚体性和多样性等特点大大提高了有效跟踪行人的难度。

【关键字】行人跟踪目标跟踪软件平台硬件平台一、引言在计算机视觉领域中，行人跟踪是目标跟踪的一个重要研究热点，其主要利用目标的有效特征，使用适当的匹配算法，在图像序列中寻找与模板最相似候选目标的位置，在目标跟踪中主要的工作就是选择好的目标特征和采用适用的搜索算法。

目前人们在运动目标跟踪领域已经做了很多深入地研究和探索，并且提出了多种用于跟踪的算法。

行人跟踪并不是孤立存在的，它与行为分析、姿态估计、场景分割等问题息息相关，因此具有极高的科研价值和商业价值。

二、行人跟踪技术发展趋势如图1所示，早在2006年开始就已经出现了行人跟踪技术的研究。

2006-2010年之间的申请量保持平稳发展，每年的申请量没有太大变动，2011-2013年的申请量逐步提高，且每一年较前一年的申请量都有很大的提高。

三、行人跟踪技术解析常见的行人跟踪方法可分为基于软件平台的行人跟踪方法和基于硬件平台的行人跟踪方法。

3.1基于软件平台的行人跟踪方法其与基于硬件平台的行人跟踪方法相比，实现比较简单，在一定程度上提升了跟踪算法的性能，因此在国内也占据一定的申请量。

如南京大学的专利CN201110045978挖掘SIFT特征信息用于调整Mean-shift算法中核函数的带宽和方向，实现对运动目标的多自由度联合跟踪，天津大学的专利CN201210146627采用基于快速鲁棒特征匹配的仿射运动目标跟踪算法，以实现在复杂背景下对仿射运动目标的实时稳健跟踪，河海大学的专利CN201510357521将Kalman预测和Mean-shift算法融合，解决了Mean-shift算法跟踪窗口固定不变和Kalman预测对目标粘连敏感的技术问题。

车辆驾驶中的行人检测专利技术分析

车辆驾驶中的行人检测专利技术分析
吕淼;佟璐
【期刊名称】《中国科技信息》
【年(卷),期】2022()8
【摘要】行人检测是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在行人并通过分析给予精确定位的技术。

在车辆驾驶中对道路上的行人进行迅速准确的检测,及时告知驾驶员进行避让,或控制自动驾驶汽车进行自动躲避是车辆辅助驾驶、自动驾驶等领域的研究热点和难点,是无人驾驶的先驱技术之一。

行人检测涉及计算机科学、图像处理、模式识别等多学科技术。

行人检测的主要方法有基于传感器、基于特征提取、基于人体模型、基于面部识别、基于立体视觉、基于统计分类、基于模版匹配、基于行动轨迹预测等。

本文通过对车辆驾驶领域中行人检测专利技术的分析,梳理行人检测技术在车辆驾驶领域专利申请的发展趋势、主要申请国、主要申请人、主要技术构成以及重点专利,从专利数据中挖掘出研发实体能够得到的相关启示。

【总页数】3页(P25-27)
【作者】吕淼;佟璐
【作者单位】国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.行人检测专利技术分析
2.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
3.车辆辅助驾驶中基于概率模板的红外行人检测
4.自动驾驶技术中激光雷达关键专利技术分析
5.车辆辅助驾驶中基于FCOS算法的行人检测方法
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行人检测专利技术综述
摘要近年来，伴随着计算机视觉、模式识别和人工智能等相关技术的发展，以及智能汽车、智能监控和安全领域的迫切需求，行人检测技术受到了越来越多的关注，已成为当前研究人员关注的一个重要的研究方向。

关键词行人检测；行人检测应用
1 全球专利申请分析
1.1 全球专利申请量分析
自2000年起，行人检测技术在全球的申请趋势按照申请量可分为三个阶段：技术启蒙期、稳健增长期、快速增長与技术产品化期，下面将具体给出三个阶段的数据分析。

技术启蒙期（2000-2004年）：2000年至2004年行人检测技术刚刚启蒙，申请量较少，这期间年均增长大约维持在20件左右。

由于此期间计算机视觉技术发展也刚刚起步，行人检测技术还处于理论研究阶段，其涉猎的应用领域还很少。

这期间主要的申请人还局限于汽车领域的领头企业，例如尼桑、瑞典奥拓立夫、本田等公司。

此阶段行人检测技术，还较为落后其检测还主要是基于对物体的检测结合物体行进速度对行人进行检测，检测准确率低。

稳健增长期（2005-2012年）：2005年至2012年，信息技术迅猛发展，计算机视觉也得到了飞速发展。

此阶段由于与行人检测相关的技术智能汽车、智能监控和安全领域也得到了相关企业重视。

且此阶段，行人检测技术采用的技术也有所改进，行人检测的准确率有了一定的提升[1]。

快速增长与技术产品化（2013-2016年）：在此期间，计算机视觉、图形图像等相关技术显著提升。

2013-2016年，全球专利年申请量迅猛增至年申请量200件，尤其是在近三年其增占率更是实现了翻倍增长。

其主要原因为：视频监控、自动驾驶技术、互动娱乐与人机交互、家庭监控等新兴领域的发展，促进了行人检测技术的发展，技术产品化成为可能。

行人检测技术也逐渐走向成熟，其主要相关技术行人识别、背景去噪、算法效率等方面均得到了显著提高。

1.2 全球专利申请国家分布分析
本文通过对DWPI数据库的国别字段进行申请量统计，并通过Microsoft Excel进行了申请百分比统计。

截止2016全球行人检测技术排名前三位的申请国
家为：日本、中国、韩国。

日本及韩国作为汽车行业的发达国家，其行人检测申请量占据全球行人检测前列；而中国自2012年后相关科研院所及高校加大了对行人检测学术研究，也在全球申请中占据了主要地位。

其他排名前10的国家也多为汽车行业领先及信息互联网发达的相关国家。

1.3 全球主要申请人分析
2000年至2016年期间，行人检测技术的全球主要申请人。

其主要申请人为全球汽车产品的领军企业，日本、韩国的相关企业名列前茅。

结合前文，虽然近几年来中国行人检测专利申请量大幅增长然而，名列前20的申请人却不存在中国申请人，究其原因是国内主要申请人为科研院所及高校其申请总量虽多，但单个申请人的申请量却相对很少。

2 在华专利申请分析
2.1 在华申请量及授权量分析
为分析中国专利申请的申请量及授权量趋势走向，本文对中文数据库CPRSABS分别通过申请日及公告号字段对2000-2016年的专利申请量分别进行了统计分析。

2000-2004年行人检测技术的申请量均为零，而此阶段全球专利申请中已经启蒙，可见相对于同阶段的全球专利申请量中国相关技术明显落后。

2005年至今专利申请开始逐渐增长，尤其是在2011-2016年期间其增长率更是大幅提升。

2015-2016年起虽然从数据表面其增长量趋于平缓，然而，由于智能交通、智能家居及自动驾驶产业在中国的日益增温，相信其增长趋势仍然会保持迅猛增长势头。

2.2 在华国内主要申请人分布
本文通过第CPRSABS数据库的申请人国别字段对2000年至2016年的专利申请量分布进行了统计。

在华行行人检测专利国内申请人排名前10的主要高校及科研院所。

可见，行人检测技术在国内尚属科研阶段，技术的产品化不高，其商业价值还有待进一步挖掘。

2.3 在华国外主要申请人分布
本文通过第CPRSABS数据库的申请人国别字段对2000年至2016年的专利申请量分布进行了统计。

由图7可见，在华行人检测专利国外申请人排名前10的主要企业包含了日本、韩国、美国等相关国家的企业。

其中，排名前三的分别为：丰田、三星和哈曼，其中丰田公司的申请量最大，且同时期，全球申请量中上述公司的申请量也都名列前茅。

3 结束语
基于以上分析可以看出，行人检测技术的专利申请中，中国专利申请起步晚，
但是逐渐占据相当大的比重，该领域日本和韩国的几家大型企业占据垄断地位，中国的申请量逐渐追赶日本和韩国，但是申请质量不高，主要集中在科研院所及各大高校的申请，缺乏专门钻研行人检测技术的重点企业。

参考文献
[1] 方旭.复杂场景下的行人检测方法研究[D].苏州：苏州大学，2014.。