行人检测介绍
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。
行人检测ppt课件
光流法
• 基于光流法的运动检测利用运动物体随时间变化在图像中 表现为速度场的特性 ,根据一定的约束条件估算出运动所 对应的光流.它的优点是在摄像机与背景间存在运动的前 提下也能检测出运动物体通过计算位移向量光流场初始化 基于轮廓的跟踪算法, 从而有效地提取和跟踪运动目标 . 但是大多数的光流计算方法需要多次迭代运算,所以时间 消耗比较大 ,且抗噪性能差 ,如果没有专门的硬件装置则 难以应用于视频图像流的实时处理 。
动目标并且该轮廓能够自动连续地更新例如 :Paragios 等利用短程线的活动 轮廓, 结合 Level Set 理论在图像序列中检测和跟踪多个运动目 标;Peterfreund采用基于卡尔曼滤波的活动轮廓跟踪非刚性的运动物体 .(3) 基于区域的跟踪.基于 区域的跟踪 方法目前 己有较多的 应用例 如,Azarbayejani在人的运动跟踪中使用了区域模型 ,将人体看作由头、躯 干 、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成,利用高斯分布建立人体和场 景的模型 ,属于人体的像素被归属于不同的身体部分, 通过跟踪各个小区域 块来完成整个人的跟踪.(4)基于特征的跟踪.主要是将图像特征从一幅图像到 另一幅图像对应起来 ,包括特征提取和特征匹配两个过程 ..
• (4)运动描述 .由于行人是非刚体物体 ,对它的运动描述非常困难 ,即使可由物理模型 来描述 ,也同样受到模型复杂不统一的限制 .随着行人运动分析研究和其它相关技术 的发展, 下述几个方面已经成为未来的发展趋势 :(1)各种不同方法有机结合.将各种 不同方法有机结合起来是行人检测技术的发展趋势,也是一个重要的研究方向.例如:将 基于模型和基于特征的方法相结合,活动轮廓模型与光流模型相结合等方法对行人进行 检测与跟踪.(2)结合运动信息的人体检测 .人体的运动信息是人体区别于背景的重要 信息。行人交通的视频检测方法综述在摄像机运动的情况下 ,如果能够充分利用人体 的运动信息来增强运动人体的检测, 同时又不降低静止人体的检测, 就能比当前应用 于移动背景情况下的行人检测方法的检测率高.(3)基于视觉神经机理的人体检测技术 研究当前人体检测的搜索策略是遍历搜索机制,没有利用行人所处场景的情境知识 ,比 较耗时 .如果模拟人和动物的视觉感知、认知机理, 以神经元为基本结构和功能单位 构建视觉神经网络模型 ,在神
行人检测介绍
(m 值,n)t h11 和2(m t,hn)2 ，2 2(两m ,n 者) 关系th中1=心0.4像th素2。C与沿着 我度arc们值ta把设n12((m m梯为,,nn))0度，值得小到于图th像1的1。像梯素然素度相后的线比把灰的，两若个C的像梯
梯度值小于th2的像素的灰度度值值不设比dTmp1 为0，得到图像2。由于图和像d2T的mp阈2大，则 g值1 较dTm高p1，g 2 去除大部分噪音令，其但灰同度值为0
均值聚类分割效果
HOG特征
输入图像
Gamma 归一化
I(x,y)I(x,y)gamma
对图像对比 度进行调节
计算梯度
在每个cell中将梯 度投影到梯度方向
将cells在block内 归一化
HOG特征是通过计 算图像局部区域的 梯度方向直方图来 构建行人特征
谢谢观赏！
2020/11/5
15
检 测 结 果
合 多 尺 度 上
检 测 结 果
行
的
避免多尺度扫描
ROI
感
兴 趣 区 域 分 割
区 域 特 征 提 取
分 类 决 策
检 测 结 果
优点：检测速度快 缺点：检测效果不如滑动窗口法，容易漏检
图像分割
基于边缘的方法
Prewitt算子 Sobel算子 Canny算子
边缘走向，像 素值幅度变化 平缓，垂直变 化剧烈，所以 边缘上像素值 一阶导数较大， 二阶导数在边 缘处值为0， 呈现零交叉
行人检测介绍
目录
行人检测方法分类 行人检测的系统框架 图像分割 HOG特征
行人检测的方法
非机器学 习的方法
1.帧差法 2.背景差分法
受场景影响 大，检测率 低、误报率 高
智能交通系统中的行人检测与跟踪研究
智能交通系统中的行人检测与跟踪研究随着城市交通流量的不断增加和人口的不断增长，行人安全成为现代城市交通管理的重点之一。
为了提高交通系统的安全性和效率，研究人员和工程师们致力于开发和应用智能交通系统，其中的一个关键技术就是行人检测与跟踪。
行人检测是指利用计算机视觉和图像处理技术，通过检测和识别相机捕捉到的图像中的行人。
行人跟踪则是指根据行人检测的结果，在连续的图像帧中追踪特定行人的运动轨迹。
在智能交通系统中，行人检测与跟踪的研究主要有以下几个方面的挑战：一、复杂环境下的行人检测与跟踪。
行人检测和跟踪需要应对各种复杂的环境条件，如天气变化、光照条件不均、遮挡等。
这些因素对于准确地检测和跟踪行人造成了一定的困难。
因此，研究人员需要提出有效的算法和模型来应对这些复杂性，提高行人检测和跟踪的准确率和鲁棒性。
二、实时性要求与计算资源限制。
在智能交通系统中，行人检测和跟踪的实时性非常重要，因为及时发现行人的存在和追踪行人的运动对于交通安全和交通流量管理至关重要。
同时，智能交通系统的计算资源有限，所以行人检测和跟踪算法需要在计算资源有限的情况下保持高效运行。
三、多目标行人检测与跟踪。
在真实的交通场景中，存在着多个行人同时出现并且运动的情况。
这就需要行人检测和跟踪算法能够同时处理多个目标，并准确地将它们区分开来。
多目标行人检测和跟踪的研究是智能交通系统中的一个关键方向，它需要研究人员提出新的算法和模型来解决多目标的检测和跟踪问题。
为了解决上述挑战，研究人员提出了许多行人检测和跟踪的方法和技术。
其中一种常用的方法是基于深度学习的方法。
深度学习能够利用深层神经网络的能力来表达复杂的特征，并实现准确的行人检测和跟踪。
另外，研究人员还使用了传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）来解决行人检测和跟踪问题。
除了算法和模型的研究，还有一些关键技术对于行人检测和跟踪非常重要。
例如，基于深度学习的特征提取算法、行人姿态估计算法以及行人轨迹预测算法等。
行人检测和行人跟踪
行人检测和行人跟踪行人检测方法1概述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。
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[1] 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，这就要求采用的图像处理算法不能太复杂.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。
基于运动的方法通过检测场景中的运动区域来得到ROIs。
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和立体视觉。
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、局部区域的熵和纹理等. 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”(Hot spot) 来得到ROIs。
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。
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。
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。
项目6行人检测技术
项目6 行人检测技术——特征
2020/9/5
项目6 行人检测技术——特征
2020/9/5
项目6 行人检测技术——检测方法
➢ 基于特征分类的行人检测方法 ➢ 基于模型的行人检测方法 ➢ 基于运动特性的行人检测方法 ➢ 基于形状模型的行人检测方法 ➢ 小波变换和支持向量机 ➢ 神经网络方法
➢ 红外行人的检测：采用红外热成像摄像头，利用物体发出的 热红外线进行成像，不依赖于光照，具有很好的夜视功能， 在白天和晚上都适用，尤其是在夜间以及光线较差的阴雨天 具有无可替代的优势
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项目6 行人检测技术——特征
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项目6 行人检测技术——特征
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项目6 行人检测技术——特征
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项目6 行人检测技术——仿真实例
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谢 谢！
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项目6 行人检测技术——检测函数
2020/9/5
项目6 行人检测技术——检测函数
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项目6 行人检测技术——仿真实20/9/5
项目6 行人检测技术——仿真实例
2020/9/5
项目6 行人检测技术——仿真实例
项目6 行人检测技术——定义
➢ 行人检测是采用安装在车辆前方的视觉传感器采集 前方场景的图像信息，通过一系列复杂的算法分析 处理这些图像信息，实现对行人的识别
2020/9/5
项目6 行人检测技术——类型
➢ 可见光行人的检测：采用的视觉传感器为普通的光学摄像头 ，非常符合人的正常视觉习惯，而且硬件成本十分低廉。但 是受到光照条件的限制，该方法只能应用在白天，在光照条 件很差的阴雨天或夜间则无法使用
基于计算机视觉技术的行人检测与跟踪
基于计算机视觉技术的行人检测与跟踪随着计算机技术的不断发展，计算机视觉成为了一个非常热门的领域。
计算机视觉涵盖了很多领域，其中之一就是人工智能中的物体检测和跟踪。
而行人检测和跟踪是其中一个比较重要的分支，因为它可以应用于很多领域，例如交通管理、安防监控、自动行车辅助等等。
一、行人检测行人检测是指通过分析图像或视频流，检测出其中存在的行人。
这个过程包括两个步骤：首先进行目标检测，找到图像中可能存在的行人区域；然后进行分类，将这些区域中的行人与其他物体进行区分。
常见的行人检测方法有基于特征的方法、基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过对行人的形状、颜色、纹理等特征进行描述，来识别行人。
但是这种方法的准确度受到光照、背景等因素的影响较大，不能适应复杂的环境场景。
基于深度学习的方法则是基于卷积神经网络（CNN）的架构，通过学习大量的标注数据，来训练模型。
这种方法在复杂环境下的准确度更高，目前也是最常用的行人检测方法。
二、行人跟踪行人跟踪是指在一系列图像或视频帧中，跟踪特定的行人。
这个过程需要先对第一帧中的行人进行检测，然后在后续帧中进行跟踪。
目前行人跟踪主要分为两类：基于传统视觉特征的方法和基于深度学习的方法。
基于传统视觉特征的方法主要是通过颜色、纹理等特征来描述行人，然后使用目标追踪算法来进行跟踪。
这种方法受到光照、背景等因素的影响较大，难以适应复杂场景。
基于深度学习的方法则是通过训练一个卷积神经网络来实现。
这种方法的准确度更高，适应复杂场景的能力也更强。
三、行人检测与跟踪的应用行人检测与跟踪技术应用广泛，例如：1. 交通管理：在交通监控系统中，可以利用行人检测技术，分析交通流量变化，对交通流量进行合理调度管理，提高交通运输效率。
2. 安防监控：在视频监控系统中，利用行人检测和跟踪技术，可以实时监测目标区域内的行人情况，防止非法入侵和犯罪活动的发生。
3. 自动驾驶：在自动驾驶系统中，利用行人检测技术可以实时检测道路上的行人，保证车辆行驶安全。
视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究
视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究随着科技的不断进步与发展，视频监控系统在监控安全领域扮演着越来越重要的角色。
其中，行人检测与追踪技术是视频监控系统中的关键技术之一，它能够帮助监控系统识别并追踪目标人物。
本文将针对视频监控系统中的行人检测与追踪技术展开研究。
一、行人检测技术行人检测技术是视频监控系统中的基础技术，它能够实现对行人目标的准确识别。
行人检测技术的研究主要包括两个方面：特征提取和行人目标分类。
特征提取是行人检测技术的核心，它通过提取图像中的特定特征来区分行人目标与背景。
目前，常用的特征提取方法主要包括Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和CNN （Convolutional Neural Networks）特征等。
这些方法通过对图像中的灰度、方向梯度等信息进行提取，能够有效地区分行人目标与其他物体。
行人目标分类是基于特征提取的基础上，对行人目标进行分类和识别。
现有的行人目标分类方法主要包括传统机器学习算法和深度学习算法。
传统机器学习算法如SVM（Support Vector Machine）、Adaboost等能够根据提取的特征进行分类，但其性能受制于特征的准确性。
而深度学习算法如卷积神经网络（CNN）通过多层神经网络的组合学习，能够实现更准确的行人目标分类和识别。
二、行人追踪技术行人追踪技术基于行人检测的结果，能够实现对行人目标在连续帧图像中的追踪。
行人追踪技术的研究主要包括目标跟踪和轨迹预测两个方面。
目标跟踪是指在视频监控系统中，实时追踪行人目标并不断更新其位置信息。
目前常用的目标跟踪方法有基于特征点的跟踪方法和基于外观模型的跟踪方法。
基于特征点的跟踪方法主要利用行人目标在连续帧之间的特征点进行匹配，通过跟踪这些特征点来实现行人目标的追踪。
而基于外观模型的跟踪方法则主要通过学习行人目标的外观模型，根据目标和背景之间的相似性来进行跟踪。
视频监控图像中的行人检测与人数估计技术
视频监控图像中的行人检测与人数估计技术在当今社会中，随着科技的不断进步和应用的广泛普及，视频监控技术在各个领域都扮演着至关重要的角色。
其中，视频监控图像中的行人检测与人数估计技术就是其中之一。
本文将对这一技术进行详细的介绍和探讨。
行人检测与人数估计技术是指通过视频监控图像中的行人进行检测，并对其数量进行估计的一种技术。
其应用广泛，例如在城市管理中，可以通过行人检测与人数估计技术，对人口密集区域的行人流量进行统计和分析，从而更好地进行城市规划和交通管理；在商业领域中，可以通过该技术对商场和超市的人流量进行监控，帮助企业进行营销和销售策略的制定。
行人检测与人数估计技术的实现主要依靠计算机视觉和图像处理算法。
其中，目标检测算法是行人检测与人数估计技术中的重要一环。
主要有基于特征的方法和基于深度学习的方法两种。
基于特征的方法是通过提取图像中的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，来判断是否为行人。
常用的特征提取算法有Haar特征、HOG特征等。
这些方法在过去取得了一定的成果，但是由于特征提取的准确性和鲁棒性有限，导致在复杂场景下的行人检测有一定的局限性。
而基于深度学习的方法则是近年来行人检测与人数估计技术的主流方法。
深度学习通过构建深层的神经网络模型，可以自动地从图像中学习特征，从而提高检测的准确性。
常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
这些模型可以通过大量的训练样本来进行训练，从而能够对多种不同的行人姿态、遮挡和光照条件进行适应，具有较好的鲁棒性。
在行人检测的基础上，人数估计技术可以通过对视频监控图像中行人的跟踪和计数来估计人数。
常用的人数估计方法有基于轨迹的方法和基于神经网络的方法。
基于轨迹的方法通过对行人的轨迹进行建模和跟踪，可以实现行人数量的实时估计。
该方法的优点是计算简单，但是对于复杂场景下的人数估计存在一定的误差。
而基于神经网络的方法则是通过训练一个神经网络模型，来实现视频监控图像中的人数估计。
计算机视觉中的行人检测与目标跟踪技术
计算机视觉中的行人检测与目标跟踪技术计算机视觉领域是人工智能应用中的重要组成部分，而行人检测与目标跟踪技术则是计算机视觉中的一个重要研究方向。
随着计算机硬件性能和深度学习技术的发展，行人检测与目标跟踪技术在实际应用中发挥着越来越重要的作用。
行人检测是指在图像或视频中准确地识别出行人的位置和区域。
这项技术的应用包括人流统计、智能监控、自动驾驶等多个领域。
行人检测的关键在于找到图像中与行人相关的特征。
传统的方法主要依靠手工设计的特征提取算法，如Haar-like特征和HOG特征。
这些算法需要人工定义特征，并且对光照、遮挡等因素比较敏感，所以准确率较低。
而近年来，深度学习技术的兴起为行人检测带来了新的突破。
深度学习通过构建多层神经网络，能够自动学习图像中的特征。
其中最为常用的是卷积神经网络（CNN）。
CNN通过卷积和池化层来提取图像的空间特征，然后通过全连接层进行分类或回归。
这种端到端的学习方法能够准确地识别出行人，并且对光照和遮挡等因素的鲁棒性更好。
目前，一些经典的深度学习模型如RCNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN已经在行人检测任务上取得了很好的效果。
目标跟踪是指在连续的图像序列中追踪特定目标的位置和形状变化。
目标跟踪技术广泛应用于视频监控、交通管理、无人机等领域。
与行人检测不同的是，目标跟踪需要在不同帧之间保持目标的连续性。
目标跟踪的关键在于建立目标模型和更新模型的方式。
在目标跟踪中，常用的方法有基于颜色、纹理和形状的特征描述子、滤波器跟踪器（比如卡尔曼滤波器和粒子滤波器）以及基于深度学习的方法。
基于特征描述子的方法通过提取目标的颜色、纹理和形状特征，然后通过计算相似度来进行匹配和跟踪。
这种方法在处理速度上比较快，但对目标的形变和遮挡不够鲁棒。
滤波器跟踪器是一种通过系统模型和观测模型估计目标状态的方法。
这种方法在处理目标运动模型比较准确的情况下效果较好。
而基于深度学习的目标跟踪方法则通过将目标和背景进行区分进行跟踪，具有较好的鲁棒性和准确性。
多光谱行人检测
[多光谱行人检测]多光谱行人检测摘要行人检测是人体姿态恢复与行为分析中的一个重要问题，特别是在应用程序，如视觉监视，机器人技术和驾驶援助系统。
最近，大多数的机器学习和信号的行人检测方法在传统的自然图像处理中取得了先进的性能。
不过行人检测的准确性存在限制。
这背后的原因是用于检测行人的信息是有限的。
事实上，频谱可见光可以提供丰富的歧视性信息的行人检测。
因此，它是有意义的实施检测任务的多光谱信息。
这在本文提出了一种基于多光谱的行人检测方法，该方法不仅利用红色的信息，绿色和蓝色（RGB），而且还融合了近红外光谱信息在检测过程中的信息。
潜变量支持向量机（L-SVM）来训练的多光谱检测模型。
在一个新的数据集包含1826个多光谱的实验图像对。
实验结果表明，利用多光谱信息相比与只使用RGB信息对行人检测有着更显著的改善。
1 介绍行人检测是人体姿态恢复与行为分析中的重要组成部分。
行人检测赋予人类通过机器学习和信号处理技术进行交互的能力，行人检测最近已经提出了许多算法。
最流行的行人检测方法是基于模板的方法，采用预先训练的二进制分类，以确定是否有一个行人在滑动窗口内或不在。
一系列的行人检测方法可以受益于低层次的特点和培训方法。
在[ 1 ]，采用Haar特征和Boosting分类器。
在[ 6 ]，基于尺度不变特征变换（筛）[ 7 ]的启发，提出了一种基于梯度方向直方图的检测方法。
在[ 8 ]的工作已经实验表明，功能优于其他功能的行人检测。
然而，仍有一些挑战，如光照变化和包容。
例如，整个人体的整体模板是有效的，只有当整个人都是可见的。
为了处理闭塞的情况和各种手势，整个人体和身体部位之间的关系已被认为在[ 9至12 ]。
在这些作品中，人体部位，如头部，手臂，上身和腿部，都考虑在内。
除了整体的模板检测器，基于部分的检测器进行了探讨。
在[11,12]可以自动决定部件的位置没有零件级监督对于未知部分的位置作为支持向量机的潜变量提出歧视为基础的方法（SVM）框架。
行人检测实施方案
行人检测实施方案一、背景介绍。
随着城市化进程的加快，人口数量不断增加，交通安全问题也日益凸显。
行人作为交通参与者之一，其安全问题备受关注。
因此，行人检测技术的实施显得尤为重要。
本文将介绍行人检测的实施方案，以期提高交通安全水平。
二、技术原理。
行人检测技术是基于计算机视觉和图像处理技术的应用，通过对视频图像进行分析和处理，实现对行人的识别和跟踪。
主要包括图像预处理、特征提取、目标检测和跟踪等步骤。
其中，图像预处理用于提高图像质量，特征提取用于获取行人的特征信息，目标检测和跟踪用于实现对行人的识别和跟踪。
三、实施方案。
1. 硬件设备。
行人检测系统需要配备高清摄像头，以获取清晰的视频图像。
同时，还需要配备高性能的计算机硬件，用于进行图像处理和分析。
此外，还需要安装适当数量的摄像头，以覆盖需要监测的区域。
2. 软件系统。
行人检测系统的软件部分主要包括图像处理和分析软件、行人检测算法和跟踪算法。
这些软件需要具备良好的稳定性和准确性，以确保对行人的准确识别和跟踪。
3. 数据采集。
在实施行人检测系统之前，需要对需要监测的区域进行充分的数据采集和分析。
通过对不同时间段和不同天气条件下的行人活动进行分析，可以更好地确定行人检测系统的实施方案。
4. 系统部署。
在确定了硬件设备、软件系统和数据采集方案后，需要对行人检测系统进行部署。
这包括摄像头的安装、软件系统的配置和调试等工作。
在部署过程中，需要确保系统的稳定性和准确性。
5. 系统测试。
部署完成后，需要对行人检测系统进行全面的测试。
通过对不同场景下的行人进行检测和跟踪，可以评估系统的性能和准确性。
同时，还需要对系统进行实际应用测试，以验证系统的可靠性和实用性。
四、总结。
行人检测技术的实施对提高交通安全水平具有重要意义。
通过合理的硬件设备、软件系统、数据采集、系统部署和系统测试，可以实现对行人的准确检测和跟踪。
希望本文介绍的行人检测实施方案能为相关领域的工作者提供一定的参考和借鉴，从而更好地推动行人检测技术的应用和发展。
视频监控系统中的行人检测与追踪算法设计与实现
视频监控系统中的行人检测与追踪算法设计与实现视频监控系统是现代安防领域中重要的技术应用之一。
其中，行人检测与追踪算法是视频监控系统中的一个关键问题，它能够实现对行人的实时检测与追踪，为安防工作提供便利。
本文将对视频监控系统中的行人检测与追踪算法进行设计与实现的相关内容进行讨论。
一、行人检测算法设计与实现行人检测算法是视频监控系统中的基础模块之一，它能够通过分析视频图像中的像素信息，判断出图像中的行人目标。
传统的行人检测算法主要采用了基于图像特征的方法，如Haar特征、HOG特征和LBP 特征等。
Haar特征是运用了多尺度窗口技术的一种特征描述方法。
它通过将图像窗口分为多个区域，并计算出每个区域内像素值的差异，从而得到一个代表该窗口的积分图。
通过比较不同窗口间的积分图差异，就能够实现对行人目标的判定。
HOG特征是直方图梯度描述符的一种变种，它通过计算图像局部区域内的梯度直方图，来表示该区域的图像特征。
在行人检测算法中，HOG特征能够有效地描述行人的形状和轮廓信息，从而实现对行人目标的检测。
LBP特征是局部二值模式的一种特征描述方法，它通过计算图像局部区域的灰度值与周围像素灰度值的差异，来表示该区域的纹理信息。
在行人检测算法中，LBP特征能够有效地描述行人的纹理信息，从而实现对行人目标的检测。
不论是Haar特征、HOG特征还是LBP特征，它们都通过构建分类器来实现对行人目标的检测。
常用的分类器包括AdaBoost算法和支持向量机（SVM）等。
这些算法在行人检测领域中都有着良好的效果，并且能够满足实时性的要求。
二、行人追踪算法设计与实现行人追踪算法是视频监控系统中的进一步应用，它能够实现对行人目标的跟踪，从而实现对行人运动轨迹的可视化和分析。
常见的行人追踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和多目标跟踪算法等。
卡尔曼滤波算法是一种递归滤波算法，它通过状态预测和观测更新两个步骤，来估计行人目标的位置和速度信息。
行人检测的流程
行人检测的流程
行人检测是自动化视觉技术领域的一个重要部分，主要用于识别图像和视频中的行人。
本文将介绍行人检测的流程。
首先是数据准备阶段。
在这一阶段，我们需要准备足够的图像数据用于构建一个行人检测模型。
这些图像应具有足够的多样性，如平流程、背景、多角度等，以及正负样本的相等比例。
在准备数据时，我们还需要考虑图像增强和标签绑定等必要的操作。
接下来的阶段是模型构建。
在模型构建过程中，一般会用深度学习技术（如残差网络）来构建一个行人检测模型。
这就需要在网络结构上做出适当调整，使得网络能够从不同尺度的图像中检测出行人。
具体来说，我们可以使用更少的滤波器和多层卷积层，以提高特征提取的效率。
接下来的实验验证阶段将验证模型的性能。
首先，我们用测试图像将模型进行验证，看看它可以在这些图像上取得怎样的准确率。
接着，我们可以将模型用于实际应用场景，比如物体追踪、行人识别等。
如果模型取得了较好的效果，则可以继续进行下一步调优。
最后是调优，也就是模型调参，这也是行人检测过程中最重要的一步。
调参的目的就是找到模型表现最佳的参数，使模型能够在最终的测试中取得更好的精度。
在这一阶段，可以通过调整模型的网络结构和参数来获得更好的表现。
以上就是行人检测的流程。
行人检测是一个复杂的过程，需要从数据准备到模型调参等繁琐的步骤，才能实现良好的效果。
只有在每
个步骤都做好准备工作，行人检测才能成功进行。
高速公路事件行人检测标准
高速公路事件行人检测标准
高速公路行人检测技术可以确保高速公路_上的车辆能够安全运行，避免车辆受到行人的干扰，减少事故的发生率。
然而在检测过程中容易受人体姿态、光照强度、天气变化、遮挡等问题影响，从而导致检测的精度不高。
因此,在复杂的自然交通场景下，如何实现准确、实时检测识别行人是非常重要的问题。
高速公路行人检测技术主要基于计算机视觉技术，基于计算机视觉的行人检测技术主要有以下三个流程:图像预处理、行人检测和决策报警。
传感器获取信息后，首先会对图像信息进行预处理，避免在进行行人检测时受到图像亮度、噪声等因素的影响。
图像预处理结束后，系统再对选取的兴趣域(ROI) 里的行人进行检测，当检测到兴趣域内有行人并获取行人轨迹后，会提醒驾驶员注意周边的行人。
它能做到以下几点
1.能够实现高速公路.上各类交通异常事件的自动检测，包括:车辆停驶、行人穿越、拋洒物、烟雾、火灾、拥堵等情况;
2.正常天气条件下，各类事件准确预报率达到90%以上;非正常天气条件下，各类事件准确预报率达到80%以上;
3.各类高速公路交通突发事件自动.上报，应急处置及反馈时间控制在1-5分钟以内。
行人检测算法HOG特征提取
行人检测算法HOG特征提取行人检测是计算机视觉领域的一个重要问题，其目标是从图像中自动识别和定位行人。
HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取是一种常用的行人检测算法，它通过计算图像中局部区域的梯度直方图来描述图像的特征。
本文将详细介绍HOG特征提取算法，并探讨其在行人检测中的应用。
1.HOG特征提取算法HOG特征提取算法主要包括以下几个步骤：（1）图像预处理：将图像转换成灰度图像，并对图像进行归一化和平滑处理，以增强图像的特征。
（2）计算梯度：通过计算图像中各像素点的梯度大小和方向来获取图像的局部特征。
（3）划分图像：将图像划分成小的局部区域（cell），通常是16×16像素的正方形。
（4）计算直方图：对每个小的局部区域计算梯度的直方图，将局部区域内的梯度方向分组，得到一个包含多个方向的直方图。
（5）归一化：对每个小的局部区域的直方图进行归一化处理，以减小光照变化对特征提取的影响。
（6）连接直方图：将所有局部区域的直方图连接起来，得到整个图像的特征描述向量，即HOG特征向量。
2.行人检测流程行人检测主要包括以下几个步骤：（1）图像预处理：对输入图像进行尺度归一化、平滑处理等操作，以增强图像的特征。
（2）HOG特征提取：对预处理后的图像进行HOG特征提取，得到每个局部区域的特征描述向量。
（3）滑窗检测：采用滑窗方式在图像上进行行人检测，将滑窗移动到图像的不同位置，并在每个位置上计算HOG特征向量的相似度。
（4）非极大值抑制：对检测结果进行非极大值抑制，以消除重叠的检测框。
（5）输出结果：将最终的检测结果输出，并将检测框绘制在原图像上。
3.HOG特征的优缺点HOG特征提取算法具有以下优点：（1）HOG特征能够有效地描述图像的局部纹理和结构特征，对光照变化、姿态变化和遮挡具有较好的鲁棒性。
（2）HOG特征适合于基于机器学习方法的行人检测，可以与支持向量机（SVM）等分类器结合使用。
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。
智能安防系统中的行人检测与行为识别研究
智能安防系统中的行人检测与行为识别研究一、引言智能安防系统是面向公共安全领域的一项重要技术，其目标是通过自动化和智能化手段提供有效的安全保障。
行人检测与行为识别是智能安防系统中关键的技术模块，其能够对视频图像中的行人进行准确、实时的检测和识别，以实现对异常行为的监测和预警。
本文将重点讨论智能安防系统中的行人检测与行为识别的研究进展和应用领域。
二、行人检测技术行人检测是智能安防系统中的基础环节，其目标是在复杂的视觉场景中准确地检测到行人目标。
常用的行人检测方法包括基于图像特征的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于图像特征的方法传统的基于图像特征的行人检测方法主要依靠手工设计的特征提取算子来描述行人目标的外观特征，如Haar特征、HOG特征和LBP特征等。
然后利用分类器对提取到的特征进行判别，从而实现行人目标的检测。
这些方法在一定程度上能够实现较高的检测准确率，但受限于特征的表达能力和对视觉场景的适应性较差。
2. 基于深度学习的方法深度学习技术的兴起为行人检测带来了新的突破。
基于深度学习的行人检测方法主要利用卷积神经网络（CNN）进行行人目标的自动学习和特征提取。
相比于传统方法，深度学习方法在行人检测的准确率和鲁棒性方面取得了显著改进。
当前流行的深度学习行人检测模型包括R-CNN系列、YOLO系列和SSD系列等。
三、行为识别技术行为识别是在行人检测的基础上对行人目标的动作和行为进行分析和识别。
准确的行为识别有助于对异常行为的及时发现和报警，提升智能安防系统的预警能力。
1. 传统的行为识别方法传统的行为识别方法主要采用基于特征的方法，通过手工设计和提取行为的静态或动态特征并结合分类器进行行为识别。
常用的特征包括运动特征、姿态特征和轨迹特征等。
这些方法在某些场景下能够取得较好的效果，但对于复杂的场景和多样化的行为类型，传统方法的性能有限。
2. 基于深度学习的行为识别方法深度学习技术在行为识别中也取得了显著的进展。
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一阶偏导的有限 差分来计算梯度 的幅值和方向
1 H1 1 1 (m, n) 2 m, n
2 (m, n) 12 (m, n) 2 (m, n) 中心像素。 C与沿着 值th1和th2，两者关系 th1=0.4th2 (m, n) 我们把梯度值小于 arctan 2 梯度线的两个像 th1的像素的灰 1 (m, n)
检 测
特 征 提 取
融 检合 测多 结尺 果度 上 的
检 测 结 果
避免多尺度扫描
ROI
感 兴 趣 区 域 分 割
区 域 特 征 提 取
分 类 决 策
检 测 结 果
优点：检测速度快 缺点：检测效果不如滑动窗口法，容易漏检
图像分割
Prewitt算子 基于边缘的方法 Sobel算子 Canny算子
边缘走向，像 素值幅度变化 平缓，垂直变 化剧烈，所以 边缘上像素值 一阶导数较大， 二阶导数在边 缘处值为0， 呈现零交叉
均值聚类分割效果
HOG特征
输入图像
I ( x, y) I ( x, y) gamma
对图像对比 度进行调节 Gamma 归一化
计算梯度 在每个cell中将梯 度投影到梯度方向 将cells在block内 归一化 HOG特征是通过计 算图像局部区域的 梯度方向直方图来 构建行人特征
谢谢
对非极大值抑制图像作用两个阈
1 1 1 H2 1 1 1 f (m, n) H1 x, y f (m, n) H 2 (m, n)
对梯度幅值进行 非极大值抑制
双阈值法检测和 连接边缘
素相比，若C的梯 度值设为0，得到图像1。然后把 度值不比dTmp1 梯度值小于th2的像素的灰度值设 和dTmp2 为0，得到图像2。由于图像 2的阈 大，则 dTm p 1 g 令其灰度值为0 g 值较高，去除大部分噪音，但同 时也损失了有用的边缘信息。而 图像1的阈值较低，保留了较多的 C 信息，我们可以以图像2为基础， 以图像1为补充来连结图像的边缘。
1 2
g 4 dTm p2
g3
canny算法边缘检测效果
K-均值聚类
开始
选取K个灰度 值作为初始聚 类中心
设聚类前后聚类中心值 分别为i0、i01、i01及i、i1、i 1 若聚类空间 Ki 1、Ki、Ki 1内的像素属于同一类目 标，则聚类
后i 1、i、i 1非常小
图 像 分 割
基于直方图灰度分布的阈值法 阈值法 基于类间方差的阈值法 基于熵的划分 K-均值聚类 特征聚类算法
均值漂移
基于图论
canny算法
高斯滤波器平滑 图像
f m, n 1 f m, n f m 1, n 1 f m 1, n 2 f m, n f m 1, n f [m, n 1] f [m 1, n 1] Qm, n 2 P(m, n)
行人检测问题本质上是一种模式识别问 题，典型的模式识别系统框架如下图。
模 式 空 间 预 处 理 特 征 提 取
特征向量
数 据 获 取
特 征 空 间
分类器设计
分类决策
类 型 空 间
模 式 识 别
训练样本
特征提取 和选择
分类器
Y
样本 识别
目前主流的行人检测框架如下图。
训 练
创 建 标 准 数 据 集 多 尺 度 扫 描 图 像 特 征 提 取 训 练 两 类 分 类 器 利 分用 类分 决类 策器 进 行 最 终 分 类 器
聚类前：
将每一个像素 点聚类到离自 己最近的K个 聚类中心里
l0
i01 i0 1 i0 i01
聚类后：
计算每一个聚 类的均值，并 用均值替代原 来的聚类中心
是
d i i
i 1 i 1
2
聚类中心是否改变
否
结束
判断d最大对应的u的相邻两聚 类中心平均值作为阈值进行二 值化
红外图像中行人检测
汇报人：范俊
目录
行人检测方法分类 行人检测的系统框架 图像分割 HOG特征
行人检测的方法
非机器学 习的方法 1.帧差法 2.背景差分法 3.光流法
受场景影响 大，检测率 低、误报率 高
4.基于模板匹配法 行人 检测
基本采用 这种方法 来实现检 测
基于机器 学习方法
行人检测的系统框架