交通信息采集系统中的行人检测算法
视频监控系统中的行人检测与追踪算法研究与应用
视频监控系统中的行人检测与追踪算法研究与应用摘要：随着科技的发展，视频监控系统在各个领域中得到了广泛的应用。
其中，行人检测与追踪算法是视频监控系统中的重要研究内容。
本文将探讨行人检测与追踪算法的研究现状以及在实际应用中的意义，并介绍基于深度学习的行人检测与追踪算法的常用方法和技术。
1. 引言视频监控系统已成为现代社会安全领域的重要手段之一。
为了提高视频监控系统的效果和工作效率，行人检测与追踪算法的研究成为一个重要的课题。
2. 行人检测算法的研究现状行人检测算法的研究主要分为两个阶段：基于传统机器学习的算法和基于深度学习的算法。
传统机器学习算法主要包括HOG+SVM、Haar Cascade等。
这些算法在行人检测中取得了一定的成果，但是在复杂环境下仍然存在准确率低和鲁棒性差的问题。
而基于深度学习的算法通过引入卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术，能够提高行人检测的准确率和鲁棒性。
3. 基于深度学习的行人检测与追踪算法基于深度学习的行人检测与追踪算法主要包括以下几种常用方法：（1）Faster R-CNN：通过引入区域建议网络（RPN）来生成候选框，然后对候选框进行分类和回归，实现行人检测和定位。
（2）YOLO：将行人检测任务视为一个回归问题，并通过单个网络直接预测候选框的位置和类别。
（3）SSD：结合了Faster R-CNN和YOLO的特点，通过卷积层和预测层来检测各个尺度的目标。
（4）MC-CNN：通过多通道卷积神经网络将不同尺度的信息整合，提高行人检测的准确性。
4. 行人追踪算法的研究现状行人追踪算法主要分为基于检测与跟踪的方法和基于特征的方法。
基于检测与跟踪的方法主要利用行人检测算法提取出的特征进行行人目标的跟踪，具有较高的准确率和鲁棒性。
基于特征的方法则通过提取行人目标在时间序列中的特征进行跟踪，可以实现更加精细的目标追踪。
5. 行人检测与追踪算法在实际应用中的意义行人检测与追踪算法在实际应用中具有广泛的意义。
行人检测与跟踪技术研究
行人检测与跟踪技术研究近年来，随着智能交通系统的逐渐发展，行人检测和跟踪技术在其中发挥着越来越重要的作用。
这项技术的目的是对行人进行实时监测，实现智能化的路面交通管理，为驾驶员和行人提供更安全、更便捷的交通出行环境。
一、行人检测技术行人检测技术是指在视频监控系统中利用图像处理算法对行人进行准确、高效的检测。
具体而言，这项技术需要在视频流中识别行人的存在性、位置、大小等特征，并通过人体姿态估计和运动分析等方式对行人的动态行为进行分析，从而实现实时的行人监测功能。
在行人检测技术中，目前比较常用的算法包括基于Haar特征的级联分类器算法（如OpenCV中的HOG算法）和DPM （Deformable Parts Model）算法。
这些算法主要通过一些特征提取方法和机器学习算法对行人和背景进行分类，从而实现对行人的检测。
其中，基于级联分类器的算法通过在特征空间中不断筛选准确性更高的特征，逐步提高分类器的准确率；DPM算法则通过对行人的不同部位进行分析和建模，进一步提高行人检测的准确度。
二、行人跟踪技术行人跟踪技术是指在视频监控系统中对行人进行实时追踪的一项技术。
与行人检测技术不同的是，行人跟踪技术需要在行人被检测到后，对其进行实时追踪，以拟合其运动轨迹，并进行有效的遮挡处理，保证行人的连续追踪。
在行人跟踪技术中，主要采用的算法包括卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法、粒子滤波（Particle Filter）算法、基于卷积神经网络（CNN）的多目标跟踪算法等。
其中，卡尔曼滤波算法主要基于贝叶斯理论，根据物体位置、速度以及加速度等参数进行预测，在物体目标跟踪上应用广泛；粒子滤波算法利用大量的随机样本对目标运动轨迹进行建模，并通过计算其可信度来实现有效的目标跟踪；基于CNN的多目标跟踪算法则利用深度卷积神经网络对物体位置进行追踪，准确度和鲁棒性都有很大提升。
三、行人检测与跟踪技术在实际应用中的问题虽然行人检测和跟踪技术已经得到了广泛的实际应用，但在实际环境中，这项技术还存在着一些问题：1. 遮挡问题：在行人跟踪过程中，经常会出现部分或整体被其他物体遮挡的情况，这会导致跟踪失败。
基于毫米波雷达的行人检测算法研究
基于毫米波雷达的行人检测算法研究一、引言在智能交通系统和自动驾驶领域中，行人检测一直是一个重要的研究方向。
随着雷达技术的发展，毫米波雷达逐渐成为行人检测中不可或缺的一个重要部分。
本文将针对基于毫米波雷达的行人检测算法进行深入研究与探讨。
二、毫米波雷达检测原理毫米波雷达是利用毫米波较短波长特性，可以穿透各种介质，并实现对物体形态、运动的高精度探测。
行人检测主要是通过毫米波雷达探测人体反射的信号强度和距离，实现对行人位置的探测。
毫米波雷达主要是通过发射一定频率的电磁波，接收回波信号。
行人检测算法主要是通过分析接收到的回波信号特征，实现对行人位置、速度等信息的提取。
在行人检测中，毫米波雷达还可以实现对行人跌倒、姿态等信息的提取，这为车联网、智能家居等应用提供了更多的数据支持。
三、衰减模型与信噪比毫米波雷达在行人检测中，主要受到衰减和信噪比两个因素的影响。
其中衰减模型主要与信号频率、路径损耗等因素有关，是雷达探测信号强度的基础。
在行人检测中，衰减模型通过计算行人反射信号的强度和距离，可以精准掌握行人的位置信息。
信噪比是指雷达接收到的目标信号与噪声信号之比。
在实际应用过程中，雷达接收到的信号主要包括目标回波和环境噪声，信噪比的高低对行人检测的准确性和实时性有着非常重要的影响。
四、行人检测算法在基于毫米波雷达的行人检测中，需要通过一定的算法实现对行人位置、速度等信息的提取。
常见的算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、支持向量机等。
1、卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种广泛使用的估计算法，其基本思想是基于目标的物理模型和运动模型，通过对观测数据进行状态预测和滤波，实现目标运动轨迹的精确估计。
在行人检测中，可以通过卡尔曼滤波算法实现对行人位置和速度的实时估计。
2、粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于状态估计的贝叶斯滤波算法。
通过不断生成状态样本、权重更新、筛选等过程，实现对目标状态的估计和预测。
在行人检测中，可以通过粒子滤波算法实现对行人位置、速度等信息的实时估计和预测。
智能交通系统中的行人检测技术研究
智能交通系统中的行人检测技术研究一、引言智能交通系统是现代城市交通管理的一种重要手段，具有对交通流量分析、交通事故预警、交通信号控制、路况识别等方面的优势，能有效提高交通体系的安全性、便捷性和效率。
然而，在交通管理中，行人的作用也越来越重要，而目前，行人与车辆的交通安全问题一直是社会所关注的焦点之一。
因此，本文将探讨智能交通系统中的行人检测技术研究的相关问题，主要包括人体检测算法基础和现有的行人检测技术。
二、人体检测算法基础1. 人体特征识别人体特征识别是人体检测技术中的一个重要分支，主要基于人的关键点、形态、姿态和动作特征。
其中，人的关键点是人体的重要部位，包括眼睛、鼻子、嘴巴和手臂等，可以用于人体识别和姿态估计。
而人的形态和姿态则是指人体在空间中的位置、方向和状态，用于区分不同的人和其所处的场景。
而人的动作特征则是指人在运动中产生的形变和速度变化，用于实现行人跟踪和行为识别。
2. 人体检测算法人体检测算法是人体检测技术的核心部分，主要分为两类：基于检测窗口的方法和基于特征的方法。
基于检测窗口的方法是指将图像分为多个子区域，并在子区域中用滑动窗口的方式进行多尺度和多方向的扫描，以判断是否存在人体。
而基于特征的方法则是通过学习图像中人体的特征，比如Haar特征、HOG特征和LBP特征等，建立分类器模型，然后用模型对图像进行分类判断。
三、现有的行人检测技术1. 基于Haar特征的行人检测方法Haar特征是一种基于图像亮度值差异的特征，可用于表示不同尺度和方向的特征信息。
在行人检测中，通过提取人体的Haar特征，在图像上滑动窗口进行多尺度检测，然后采用AdaBoost分类器进行分类。
该方法优点在于速度较快，缺点为对光照和遮挡敏感。
2. 基于HOG特征的行人检测方法HOG特征是一种基于梯度方向的直方图特征，可用于表示不同方向和尺度的边缘信息。
在行人检测中，利用HOG特征对图像进行特征提取，然后采用支持向量机（SVM）分类器进行分类。
地铁监控中的行人检测方法
地铁监控中的行人检测方法作者：韩宝安来源：《电脑知识与技术》2013年第05期摘要：针对地铁视频监控中行人检测问题，提出了一种将背景建模与形态学相结合的行人检测方法。
算法首先对视频序列图像进行预处理；然后利用背景建模不断更新复杂环境中运动区域，提取目标区域；再通过改进的形态学算法对目标区域进行人体检测。
实验结果表明，该方法能够准确地检测地铁视频监控中的行人，运算速率较快，鲁棒性较高。
关键词：背景建模；骨架提取；运动分析中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）05-1124-02作为计算机视觉和模式识别发展的一个重要方向，行人检测技术被广泛应用于地铁站等智能交通的视频监控、检测中。
对地铁站的行人检测，能有效预防环境安全及灾害事故的发生，保证行人的行车安全，具有很大的实用价值，是近年来人们研究的热点问题。
车志富[1]等采用图像梯度向量直方图特征表征行人，改进了HOG特征提取算法，结合支持分类器SVM对行人进行检测。
该方法对于一些有遮挡或有重叠的行人检测效率不高。
雷涛[2]等提出了一种基于区域背景建模的运动人体分割算法，能够在复杂背景下提取运动人体骨架。
该算法在RGB彩色模型中能快速提出阴影，提取图像前景，但在背景与前景灰度相似时，提取到的目标有空洞。
综合目前检测技术可以看出，实时、准确的检测行人的难点在于：1）行人自身特征提取；2）受光照、设备自身局限的影响使得背景及其复杂；3）人体骨架提取的精确性。
数学形态学是一种非线性图像信号处理和分析理论，它不但符合人的感知系统，而且在描绘区域和结构表达方面有很大的优势，所以受到了很大的重视。
借助数学形态学在处理形态相关的图像中的优势，该文通过对地铁监控图像中提取的序列图像进行预处理；再用背景建模法，得到运动人体目标。
1 预处理因为天气环境的变化等因素常常会引起拍摄图像的变形失真，所以有必要采取合理的预处理措施来改善图像质量。
智能交通系统中的行人行为识别与预测
智能交通系统中的行人行为识别与预测智能交通系统是一种融合了计算机视觉、人工智能和交通工程技术的创新型交通管理系统。
其中，行人行为识别与预测是智能交通系统中至关重要的一项技术。
通过识别行人的行为，智能交通系统能够提供更安全、高效的行人出行环境，并为城市规划和交通管理提供重要的数据支持。
一、行人行为识别行人行为识别是指通过计算机视觉技术，对摄像头监测到的行人行为进行自动识别和分析。
这项技术基于深度学习算法，通过对大量标记好的行人图像样本进行训练，使计算机能够自动学习并识别行人的不同行为。
1. 行人检测：行人检测是行人行为识别的第一步。
它利用计算机视觉技术中的目标检测算法，如卷积神经网络（CNN），对视频或图像中的行人进行定位和标注。
2. 行人追踪：行人追踪是指在视频序列中跟踪行人的运动轨迹。
该技术结合了目标检测和运动估计的算法，能够持续跟踪行人的位置和速度。
3. 行人姿态估计：行人姿态估计是通过计算机视觉技术分析行人的姿态。
通过获取行人的姿态信息，可以进一步识别出行人的行为，例如行走、奔跑、停留等。
4. 行人行为分类：行人行为分类是指将行人的行为划分为不同的类别，例如横穿马路、停留等。
该技术可以通过训练大量标记好的行人行为样本，使用机器学习算法进行行为分类标签的预测。
二、行人行为预测行人行为预测是指利用历史行人行为数据和环境信息，预测行人未来的行为，以提前做出相应的交通调度安排和预警措施。
行人行为预测技术对于交通管理具有重要意义，特别是在拥挤的城市交通场景中。
1. 基于轨迹的预测：基于轨迹的预测方法是将行人历史运动轨迹作为输入，通过机器学习或深度学习算法，预测行人未来的行为。
该方法可以利用时空特征来分析行人在不同时间段和空间位置上的行为模式。
2. 基于环境的预测：基于环境的预测方法是利用交通环境信息，如道路状况、交通信号灯等，结合行人的历史行为数据，预测行人未来的行为。
该方法可以通过建立行人行为模型，并结合环境信息进行行为预测。
基于深度学习的行人检测与行为分析算法
基于深度学习的行人检测与行为分析算法概述行人检测与行为分析在计算机视觉领域起着重要的作用。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行人检测与行为分析算法在准确性和效率方面取得了显著的进展。
本文将介绍基于深度学习的行人检测与行为分析算法的原理和应用，并分析了其优缺点。
1. 行人检测算法基于深度学习的行人检测算法通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为主要架构。
其中，常用的行人检测算法包括Faster R-CNN, YOLO和SSD等。
1.1 Faster R-CNNFaster R-CNN是一种流行的目标检测算法，能够实现准确且快速的行人检测。
它使用区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）生成可能包含行人的候选框，然后通过分类网络进行行人检测。
Faster R-CNN在行人检测领域取得了显著的性能提升。
1.2 YOLOYOLO （You Only Look Once）是一种实时的目标检测算法，能够在一次前向传播中同时完成检测和定位。
YOLO将图像划分为网格，并为每个网格预测边界框和类别置信度。
它具有快速的检测速度，但可能对小尺寸的目标检测效果较差。
1.3 SSDSSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种多尺度目标检测算法，能够在不同层级上检测目标。
SSD通过在不同层级的特征图上预测边界框位置和类别置信度，从而实现对不同尺寸的行人进行准确检测。
2. 行为分析算法基于深度学习的行为分析算法主要通过对行人运动进行跟踪和分类，实现对行为的分析和理解。
常用的行为分析算法包括姿态估计、动作识别和行为预测等。
2.1 姿态估计姿态估计算法通过预测行人的关节点坐标来实现对行为的分析。
它可以估计行人的姿势和动作，如站立、行走、跑步等。
深度学习技术通常通过卷积神经网络和关节回归网络来进行姿态估计。
2.2 动作识别动作识别算法旨在识别行人的动作，如举手、打招呼、走路等。
Rep-YOLOv8_车辆行人检测分割算法
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年5月1日第47卷第9期May 2024Vol. 47 No. 90 引 言计算机视觉作为计算机的眼睛，为智能驾驶[1]、行人追踪等任务带来了更多的可能性。
目标检测[2⁃3]和语义分割[4]方法是计算机视觉领域的重要研究方向，目标检测可以对输入的图像进行物体检测，标出图像中物体位置和物体相应的类别，应用在智能驾驶中可以实时检测出行人、车辆和建筑物，有助于自动驾驶[5]车辆及时避开障碍物，完成路线规划等，也可以在行人追踪时执行监测任务；语义分割是对输入图像中物体生成逐像素的分Rep⁃YOLOv8车辆行人检测分割算法王译崧， 华杭波， 孔 明， 梁晓瑜（中国计量大学 计量测试工程学院， 浙江 杭州 310018）摘 要： 车辆行人检测分割在自动驾驶、智能交通管理等场景广泛应用，但如何提高车辆行人识别精度以及处理分割不均匀等问题一直是项挑战。
针对上述问题，文中提出一种YOLOv8的改进算法，该算法采用RepECA 作为骨干网络，此骨干网络使用RepVGG 模块代替原骨干网络的卷积层，并融合ECA 注意力机制对图像进行特征提取，其中RepVGG 模块在检测时转变多分支结构为单路径结构，不损失训练精度的同时提升执行效率，ECA 注意力机制针对通道维度的注意力加权机制，通过学习通道之间的相关性，自适应地调整通道的权重，增加少量模型参数却带来大的性能提升；在C2f 模块中，改进算法加入了eSE 自注意力模块，避免因为通道数减少造成的通道信息损失，进一步提高模型精度。
实验结果表明，使用Cityscapes 数据集训练，Rep⁃YOLOv8算法在检测与分割任务的*******指标分别达到85.4%和75.5%，与原YOLOv8相比分别提升了13.4%和16%，推理速度从65 f/s 提升至83 f/s 。
关键词： YOLOv8； RepVGG ； ECA ； eSE ； 目标检测； 语义分割中图分类号： TN911.73⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）09⁃0143⁃07Rep⁃YOLOv8 vehicle and pedestrian detection segmentation algorithmWANG Yisong, HUA Hangbo, KONG Ming, LIANG Xiaoyu(School of Metrology and Measurement Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China)Abstract ： Vehicle and pedestrian detection and segmentation are widely applied in scenarios such as autonomous driving and intelligent traffic management. However, improving the accuracy of vehicle and pedestrian recognition and addressing issues like uneven segmentation has been remaining a challenge. In view of this, an improved algorithm based on YOLOv8 is proposed. In the algorithm, RepECA is taken as the backbone network, which replaces the convolutional layers of the original backbone network with RepVGG modules, and integrates the efficient channel attention (ECA) mechanism for image feature extraction. The RepVGG module transforms the multi⁃branch structure into single⁃path structure during detection, enhancing execution efficiency without sacrificing training accuracy. In view of the attention weighting mechanism of channel⁃wise, ECA mechanism adaptively adjusts the weight of channels by learning the inter⁃channel correlations, which adds a few model parameters, but brings greatperformance improvement. In the C2f module, an eSE (effective squeeze⁃excitation) self⁃attention module is incorporated into the improved algorithm to avoid channel information loss caused by a reduction in the number of channels and further enhance themodel accuracy. Experimental results, based on the training with the Cityscapes dataset, show that the Rep ⁃YOLOv8 algorithm achieves *******of 85.4% and 75.5% for detection tasks and segmentation tasks, respectively, which represents 13.4% and16% improvement in comparison with the original YOLOv8. In addition, its inference speed is increased from 65 f/s to 83 f/s.Keywords ： YOLOv8; RepVGG; ECA; eSE; object detection; semantic segmentationDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.09.026引用格式：王译崧，华杭波，孔明，等.Rep⁃YOLOv8车辆行人检测分割算法[J].现代电子技术，2024，47（9）：143⁃149.收稿日期：2024⁃02⁃23 修回日期：2024⁃03⁃29基金项目：国家市场监督管理总局技术保障专项（2022YJ21）；浙江省市场监督管理局科技计划（全额自筹）项目（ZC2023057）143现代电子技术2024年第47卷割掩码，可以提供路面上自由空间的信息，为自动驾驶车辆路线的规划和决策提供帮助。
智能交通中的行人检测算法研究
智能交通中的行人检测算法研究智能交通作为一项新兴的智能化技术，愈来愈受到各界的关注。
其中，行人检测技术在智能交通中扮演着巨大的角色。
本文将从行人检测算法的概念，原理和应用展开讨论，并在此基础上探讨当前行人检测算法研究所面临的问题和未来的发展方向。
一、行人检测算法的概念和原理行人检测算法是指在图像或者视频中，对于行人目标的检测和识别。
在智能交通系统中，行人检测算法常用于交通场景中的行人追踪、识别和行人行为分析等功能。
行人检测算法的原理主要基于图像处理和计算机视觉技术，利用图像处理技术对图像中的行人进行预处理，然后通过计算机视觉技术对处理后的图像进行目标检测和目标识别。
目前，行人检测算法研究主要涉及两种方法：传统的基于特征提取的方法和深度学习方法。
前者主要是基于HOG，SIFT，SURF等特征提取算法。
这些算法主要是基于人工设计的特征来检测目标，相比于传统的基于灰度值的检测方法，能够更好地提取特征并从图像中提取物体边界信息及轮廓信息。
后者主要是采用卷积神经网络(CNN)进行学习和训练，利用卷积层、池化层、全连接层等结构对图像进行卷积和特征提取，并通过分类器对不同目标进行识别。
二、行人检测算法的应用在现实生活中，行人检测算法的应用场景非常广泛。
其中，在智能交通中的应用最为重要。
智能交通系统将行人检测技术与其他交通组件相结合，以提高道路安全和城市交通效率。
在智能交通中，行人检测算法的主要应用领域有：1、行人追踪在交通监控中，通过行人检测技术，可以实现对行人的追踪和定位。
当路面上行人的数量增加时，交通监控系统会调整行人配额，以避免交通拥堵。
2、行人行为分析通过对行人的追踪，可以获取到行人的运动轨迹和行为轨迹，并通过深度学习技术对这些轨迹进行分析，来实现对行人的智能识别和行为分析。
例如，通过对行人的运动状态的分析，可以判断行人是否危险，从而提高城市道路安全性。
3、行人计数在交通监控中，通过行人计数技术，可以统计出行人的数量和密度，以及路面人流量的变化状况，从而帮助系统负责人进行开发计划和决策。
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。
智能交通系统中的行人识别与安全警报技术详解(一)
智能交通系统中的行人识别与安全警报技术详解智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是近年来快速发展的一项技术，旨在提高交通运输的效率、安全和环境可持续性。
其中，行人识别与安全警报技术在智能交通系统中扮演着重要的角色。
本文将从行人识别技术的原理、应用场景以及安全警报技术的发展等方面进行详细讨论。
行人识别技术是指通过计算机视觉和图像处理技术，自动识别交通场景中的行人。
在智能交通系统中，行人识别技术广泛应用于交通监控、行人行为分析和行人安全警报等方面。
其原理主要包括三个步骤：行人检测、行人跟踪和行人属性分析。
行人检测是指通过图像分析技术，将图像中的行人目标与其他非行人目标进行区分。
行人跟踪是指通过跟踪算法，对已被检测到的行人目标进行连续追踪，以获取行人的运动轨迹信息。
行人属性分析是指通过行人的外貌特征（如年龄、性别、着装等）进行分析，以获取更为详细的行人信息。
行人识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用场景。
首先，它可以用于实时监控交通情况，并及时发现交通拥堵和事故等情况。
其次，它可以用于行人行为分析，例如检测行人的过马路行为是否违规，以提供交通管理部门制定相关政策的依据。
此外，行人识别技术还可以应用于智能灯控系统，通过自动识别行人的需求，根据实时交通情况智能地调整交通信号灯的时间，以提高道路通行效率。
除了行人识别技术，智能交通系统中的行人安全警报技术也是保障行人安全的重要一环。
随着智能终端设备的普及和手机APP的发展，行人安全警报技术得以更好地结合移动端。
该技术通过在手机APP上安装行人安全警报系统，并结合行人识别技术，实时监测行人的交通环境，当检测到潜在危险时，立即向行人发送安全警报，提醒行人注意行车安全。
这种技术的优势在于，它能够及时、准确地向行人提供交通安全信息，进一步提高行人的安全意识和遵守交通规则的能力。
然而，行人识别与安全警报技术在实际应用中仍然存在一些挑战。
智能交通系统中的行人检测与行为分析
智能交通系统中的行人检测与行为分析智能交通系统在现代城市交通管理中发挥着越来越重要的作用。
为了确保道路交通的安全和效率，我们需要对行人行为进行准确的检测与分析。
本文将介绍智能交通系统中的行人检测技术，并进一步探讨行人行为分析的方法和应用。
一、行人检测技术1. 图像处理方法图像处理是行人检测的关键环节之一。
通过对视频图像进行预处理和特征提取，可以有效地区分行人和其他对象。
常见的图像处理方法包括边缘检测、目标检测和目标跟踪。
边缘检测可以通过提取图像中的边缘信息来定位行人的位置。
目标检测方法则通过机器学习和深度学习算法，对图像进行分类和识别，从而实现行人检测的精准性和实时性。
2. 红外传感器技术红外传感器技术是一种非接触式的行人检测技术。
该技术利用红外传感器发射与接收红外线，通过检测行人的热量来实现行人的检测。
相比于图像处理方法，红外传感器技术在夜间或者光线不足的环境中具有更好的性能。
二、行人行为分析方法行人行为分析是指对行人在交通场景中的行为进行识别和分析。
它可以帮助交通管理者更好地了解行人的行为规律，并提供决策依据。
常见的行人行为分析方法包括轨迹分析、行人流量统计和行人行为识别。
1. 轨迹分析轨迹分析是对行人运动轨迹进行研究和分析。
通过采集行人的位置信息，可以获得行人的运动路径和速度等信息。
轨迹分析可以帮助交通管理者判断行人是否存在违规行为，如横穿马路或越过红灯等。
2. 行人流量统计行人流量统计是指对行人密度和流量进行分析和统计。
通过在路口或人行横道上布置传感器，可以实时获取行人通过的数量和密度。
行人流量统计可以帮助交通管理者了解交通拥堵情况，合理规划交通信号灯并优化交通流。
3. 行人行为识别行人行为识别是指对行人在交通场景中的行为类型进行识别。
通过利用机器学习和深度学习算法，可以将行人的行为分为不同的类别，如行走、奔跑、站立等。
行人行为识别可以帮助交通管理者判断行人是否存在危险行为，如逆行或堵塞交通等。
《2024年交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》范文
《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言在现代化交通系统中，对于车辆行人多目标检测与跟踪的准确性以及效率，正变得愈发重要。
对于实现自动驾驶、交通流量分析以及事故预防等应用，多目标检测与跟踪技术发挥着至关重要的作用。
本文将深入探讨交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法的研究现状、方法和应用。
二、多目标检测与跟踪的背景和意义在复杂的交通场景中，对车辆和行人多目标进行检测和跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向。
这种技术能够实时获取交通场景中的动态信息，为自动驾驶、智能交通系统等提供关键数据支持。
同时，通过多目标检测与跟踪技术，我们可以更好地理解交通流动态，预测可能的交通状况，以实现事故预防和交通优化。
三、多目标检测与跟踪算法研究现状目前，多目标检测与跟踪算法主要包括基于深度学习和传统计算机视觉的方法。
其中，基于深度学习的方法在处理复杂交通场景时表现出色。
例如，卷积神经网络（CNN）在特征提取和目标识别方面具有强大的能力，而循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等在序列数据处理中具有优势，可实现目标的持续跟踪。
四、车辆行人多目标检测算法研究车辆行人多目标检测是利用图像处理技术从交通场景中提取出车辆和行人等目标信息的过程。
常见的检测算法包括基于区域的方法、基于特征的方法以及基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的目标检测算法如Faster R-CNN、YOLO等在准确性和实时性方面表现出色。
这些算法能够自动学习目标的特征表示，从而实现对复杂交通场景中车辆和行人的准确检测。
五、车辆行人多目标跟踪算法研究多目标跟踪是在检测到目标的基础上，通过关联分析等方法实现对多个目标的持续跟踪。
常见的多目标跟踪算法包括基于滤波的方法、基于匹配的方法以及基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法通过学习目标的时空特征，实现更准确的跟踪。
同时，利用神经网络模型如Siamese网络等可以实现高效的在线学习和跟踪。
自助式人行过街红绿灯算法设计
自助式人行过街红绿灯算法设计摘要：本文介绍了一种自助式人行过街红绿灯算法设计，该算法主要通过分析行人数量和行人等待时间来确定红绿灯的切换时间，以提高行人通行效率。
通过实时监测行人数量和行人等待时间，该算法可以根据实际情况进行灵活调整，以确保行人安全和顺利通行。
1.引言在城市交通管理中，人行过街红绿灯系统起着至关重要的作用。
然而，传统的固定时间切换的红绿灯算法无法很好地适应不同交通流量和行人需求的变化。
本文介绍一种自助式人行过街红绿灯算法设计，该算法可以实时监测行人数量和行人等待时间，并根据实际情况进行灵活调整，以提高行人通行效率。
2.算法设计2.1数据采集为了实时监测行人数量和行人等待时间，需要使用传感器进行数据采集。
可以使用红外传感器、摄像头或其他相应的传感器来检测行人的到来和离开，以及计算行人等待时间。
2.2分析行人数量和行人等待时间通过采集到的数据可以得到当前过街口的行人数量和行人等待时间。
行人数量可以通过统计进出传感器的数量来获得，而行人等待时间可以根据行人到达时刻和行人离开时刻的时间差来计算。
2.3确定红绿灯的切换时间根据行人数量和行人等待时间的分析结果，可以确定红绿灯的切换时间。
当行人数量较多且行人等待时间较长时，红绿灯可以延长绿灯时间以提供更多通行时间给行人。
当行人数量较少或行人等待时间较短时，绿灯时间可以缩短以节省能源和提高交通效率。
3.算法实现为了实现自助式人行过街红绿灯算法，需要一个自动控制系统来监测数据并控制红绿灯的切换。
该系统可以通过嵌入式设备或计算机来实现。
首先，系统采集行人数量和行人等待时间的数据，并计算出相应的统计信息。
然后，系统根据统计信息来判断红绿灯的切换时间。
如果行人数量较多且行人等待时间较长，则绿灯时间延长；如果行人数量较少或行人等待时间较短，则绿灯时间缩短。
最后，系统控制红绿灯的切换，以确保行人安全和通行效率。
可以通过控制红绿灯的颜色来实现，例如将红灯时间减少或绿灯时间增加。
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。
智能交通系统中的智能交通识别算法讲解(七)
智能交通系统中的智能交通识别算法讲解智能交通系统作为一种集信息采集、处理和应用于一体的智能化交通管理系统，正在逐渐改变人们的出行方式和交通运行的模式。
其中，智能交通识别算法作为核心技术之一，不仅能够提高交通管理的效率和准确性，还能为交通参与者带来更好的出行体验。
下面将详细讲解智能交通系统中的智能交通识别算法。
1. 视频图像识别算法智能交通系统中的视频图像识别算法是智能交通识别的重要方法之一。
通过对监控视频图像进行处理和分析，可以实现交通车辆的检测、跟踪、计数和分类等功能。
其中，车辆检测是视频图像识别算法的基础，它能够通过分析视频图像中的像素值、颜色、纹理和形状等特征，判断出图像中的车辆位置和边界。
而车辆跟踪则可以通过连续的视频帧图像，追踪交通车辆的运动轨迹和速度信息。
同时，通过对车辆进行计数和分类，可以更好地了解交通状况和道路负载，从而实现智能交通系统的优化和管理。
2. 车牌识别算法在智能交通系统中，车牌识别算法也是智能交通识别的关键技术之一。
通过对车辆车牌图像进行处理和分析，可以实现对车辆的身份识别和追踪。
车牌识别算法主要包括车牌区域检测、字符分割和字符识别等步骤。
其中，车牌区域检测可以通过对车辆图像的颜色、纹理和形状等特征进行分析，确定车牌区域的位置和边界。
而字符分割则可以将车牌图像中的字符进行提取和分割，为后续的字符识别做准备。
最后，通过对分割后的字符进行模式匹配和特征提取，可以实现对车牌字符的识别和数字字母的判断。
3. 行人识别算法除了车辆识别外，智能交通系统中的行人识别算法也是非常重要的。
通过对行人图像进行处理和分析，可以实现对行人的检测、跟踪和行为分析等功能。
行人识别算法主要包括行人检测和行人姿态识别等步骤。
行人检测可以通过对图像中的像素值、颜色和纹理等特征进行分析，确定图像中的行人位置和边界。
而行人姿态识别则可以通过对行人图像中的人体部位进行检测和识别，判断行人的行为和状态。
通过对行人的检测、跟踪和行为分析，可以为交通管理者提供关于行人活动和安全的数据，从而优化交通系统的设计和决策。
交通信息采集系统中的行人检测算法
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智能交通系统中的行人检测与流量统计研究
智能交通系统中的行人检测与流量统计研究智能交通系统是现代交通管理的重要组成部分，其目标是提高交通效率、减少交通事故并改善交通环境。
行人检测与流量统计是智能交通系统中的关键技术之一，对于实现交通安全、交通流畅以及城市规划等方面具有重要意义。
本文将围绕智能交通系统中的行人检测与流量统计研究展开探讨。
行人检测是智能交通系统中的一项基础任务，其目的是准确地识别、跟踪和计数路口或人行横道上的行人。
行人检测技术可以利用摄像头图像或视频流进行分析，通过计算机视觉和图像处理算法实现行人的检测和跟踪。
常见的行人检测算法包括基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些方法在行人检测的准确性和实时性方面取得了显著的进展。
此外，在行人检测中，还可以结合其他传感器如红外传感器、激光雷达等，提高检测的精度和鲁棒性。
行人流量统计是智能交通系统中的关键应用之一，通过对行人数量和行人流动方向的统计分析，可以提供交通管理决策和城市规划所需的重要数据。
行人流量统计可以利用多种技术手段实现，如基于传感器的方法、基于视频分析的方法等。
其中，基于传感器的方法常用的有红外传感器、压力传感器等，可以实现对行人数量和流动方向的精确统计。
而基于视频分析的方法则可以利用图像处理和模式识别技术从监控视频中提取行人信息，并进行统计和分析。
为了提高行人检测与流量统计的准确性和鲁棒性，在研究中还需要解决一些挑战和问题。
首先，行人检测算法需要在复杂背景下具备较强的抗干扰能力，以避免误检和漏检。
其次，行人流量统计需要准确识别行人的不同动作和行为，如走、站、躺等，以便更好地分析行人行为的规律和趋势。
此外，行人检测和流量统计还需要考虑行人的遮挡、尺度变化以及动态环境下的检测和跟踪等问题。
针对上述挑战，研究者们已经提出了一系列解决方案和改进方法。
例如，结合不同传感器和数据源的多模态数据融合方法可以提高行人检测和流量统计的准确性和鲁棒性。
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现代计算机（总第二六三期）ＭＯＤＥＲＮＣＯＭＰＵＴＥＲ２００７．７＊基金项目：广东省科技计划项目（２００２Ａ１０１０３０８）收稿日期：２００７－０５－０８修稿日期：２００７－０６－２９作者简介：曹江中（１９７６－），男，湖南郴州人，硕士，助教，研究方向为图像信息处理技术及应用０引言行人检测是交通信息采集系统的一个重要部分。
高速公路属于全封闭的安全通道，加强对行人的检测对于保障高速公路行车安全是有重要意义的。
当检测到路面有行人时，监控中心马上做出相关处理，从而可以迅速地避免交通事故的发生。
１行人检测１．１背景更新用于检测行人的视频来自交通信息采集系统，采用位置固定的摄像机，交通视频的背景相对静止，但由于室外光照的变化和车辆经过时的振动都会引起视频背景的变化，因此需要对背景不断进行更新。
根据高速公路行车的特点，设计一个基于像素的背景更新算法［３］，其基本思路是：给检测区的每一个像素设置一个计数器Ｃｏｕｎｔ（ｉ，ｊ），对该计数器作如下操作：ｉｆＣｔｉ，!"ｊ－Ｂｔｉ，!"ｊ＞ｇｒａｙ＿ｔｈｒＣｏｕｎｔ（ｉ，ｊ）＋１ｅｌｓｅＣｏｕｎｔ（ｉ，ｊ）＝０其中Ｂｔｉ，!"ｊ、Ｃｔｉ，!"ｊ分别表示ｔ时刻的背景和采集的图像对应于位置（ｉ，ｊ）处的像素值，ｇｒａｙ＿ｔｈｒ是灰度阈值，可以根据当时ＣＣＤ摄像机的电位噪声和地面光照强度来动态设定。
当ｇｒａｙ＿ｔｈｒ＞Ｎ时就将当前像素值作为背景（Ｃｔｉ，!"ｊ←Ｂｔｉ，!"ｊ），也即：若检测区中像素的灰度连续Ｎ次的变化小于阈值ｇｒａｙ＿ｔｈｒ。
则将该当前像素值作为背景，其中Ｎ的值可以根据经验确定，但必须满足下式：Ｎ＞５０ｍＶｍａｘ×!"ｔ式中ｔ为采集连续两帧图像的时间间隔。
Ｖｍａｘ为高速公路车辆允许的最大速度。
这种背景更新算法，对于云层阴影、固定物体的影子、路面水迹等具有较好的适应性，但运动目标进入检测区域后停滞时间较长时会被误认为背景，因此，还需考虑不对运动目标区域进行更新。
１．２运动目标检测针对高速公路上的行人在视频图像中有效面积较小，运动缓慢的情况，本文采用背景帧差法来检测运动目标。
假定获取的背景图像为Ｂ，当前图像为Ｃ，则在理想情况下当前图像减去背景图像后，像素值发生改变的就是前景区域（运动目标），但在实际应用中，由于采集的图像存在着较大的噪声干扰，往往需要引入一个抑止噪声的阈值ｔｈｒ＿ｇｒａｙ，如式（１）。
图像Ｉ中像素值为２５５的区域则为运动目标区域。
Ｉｉ，!"ｊ２５５ｉｆａｂｓＣｉｊ－Ｂｉｊ!"＞ｔｈｒ＿ｇｒａｙ０ｉｆａｂｓＣｉｊ－Ｂｉｊ!"＜ｔｈｒ＿ｇｒａ$ｙ（１）由于运动目标的某些区域往往在灰度上与背景相差不大，检测出的运动区域并不总是一个联通区域，因此还需对其进行后处理，使整个目标区域联通。
后处理通常采用的是数学形态学的方法［４］。
数学形态学在图像处理方法上表现为邻域运算形式，因此计算量较大，并且交通信息采集系统中的行人检测目的是判断行人的存在与否，并不一定要检测出行人的轮廓，因此我们采用了一种网格降维的方法，将检测区域网格化，划分为互不重叠的５×５的小块，统计小块交通信息采集系统中的行人检测算法＊曹江中１，戴青云１，谭志标２，邸磊２（１．广东工业大学信息工程学院，广州５１００９０；２．广东新粤智能交通研究院，广州５１０１０１）摘要：根据高速公路行人运动的先验知识，设计了一种基于视频检测技术的高速公路行人检测算法。
该算法采用背景帧差分法获取运动目标区域，采用跟踪链实现运动目标跟踪，根据行人运动的先验知识在运动目标中检测行人。
算法已嵌入到交通信息采集系统中，在高速公路上进行的现场测试结果表明，算法具有较好的实时性和实效性。
关键词：行人检测；视频检测；运动检测；目标跟踪!"现代计算机（总第二六三期）中运动区域，当小块中的运动区域超过某个阈值时，就认为整个块就是一个运动区域，然后在对块进行聚类处理，将相连的块作为一个运动目标，求出其重心位置和面积大小。
这种方法虽然不能精细勾画出行人轮廓，但仍能准确判断出行人的大致面积和位置，并且使处理速度大大提高。
１．３运动目标跟踪目标跟踪就是为了获取目标的运动轨迹。
行人在空间上和时间上都具有连续性，本文采用的图像采集帧率是２５帧／秒，即连续采集二帧的时间间隔是０．０２５秒，在这么短的时间内，行人的位置、面积、形状变化非常小。
因此，可以根据面积大小、位置作为匹配特征来跟踪行人。
本文采用跟踪链实现运动目标的跟踪。
跟踪链由链结点组成，每个链结点对应一个运动目标，链结点包括起始坐标（重心坐标）、当前坐标、面积、出现时间、消失时间等信息。
记录消失时间主要是为了解决运动目标暂时被遮挡的问题。
在跟踪时，将当前帧中的每一个运动目标分别与跟踪链中的每个结点进行距离、面积等特征的匹配，当找到有重心距离小于某个阈值，并且面积差异也在某阈值之内时，就认为跟踪成功，将当前坐标、面积进行更新，并且将出现时间加一，消失时间置零，否则就认为有新的目标出现，在跟踪链中加入一个链节点。
在当前帧中的运动目标全部遍历一遍后，对于没有跟踪到的链节点，将其消失时间加一，如果消失时间大于某延时阈值时，则认为该链接点对应的目标跟踪失败，将该链节点删除。
１．４行人检测算法流程检测到的运动目标不一定就是行人，可能还包括车辆、车辆阴影、路旁晃动的树影等等。
因此，还需要对运动目标的面积、速度、轨迹等进一步分析判断，根据行人运动的先验知识，设计了一种基于行人运动特征的检测算法。
这些先验知识主要包括：①行人的面积比车辆小很多；②行人的速度比车辆的慢；③行人在图像中的面积大小范围在摄像机安装固定后是可以确定的；④行人于路旁的树影相比，在面积上和运动的距离上有较大区别；⑤相比车辆带来的阴影、反光引起的小区域亮度变化，行人的存在时间长。
根据这些先验知识，算法首先通过前面的方法得到运动目标的跟踪链，再根据面积大小区分出车辆和小运动目标，然后再根据行人的存在时间和运动距离来判断是晃动的阴影还是行人。
其流程如图１所示。
图１行人检测算法流程图２算法实现与测试采用ＶＣ＋＋６．０作为开发工具，实现了算法的功能，并且成功地嵌入到我们自行设计的交通信息采集系统。
系统采用大恒的ＤＨ４０００图像采集卡采集视频，帧频选用２５帧／秒，分辨率为３２０×２４０。
嵌入算法的系统运行在配置为Ｐ４－１．５Ｇ、ＲＡＭ５１２Ｍ的工业控制机上，采用Ａｃｃｅｓｓ数据库保存采集的信息，处理速度达到了２５帧／秒，说明算法的计算量小，具有很好的实时性。
同时，在京珠高速广韶路段的某些隧道演习行人在高速公路非法行走的事件，系统均能１００％地检测到，说明算法具有一定的实效性。
图２是调试系统的界面，检查到行人后，行人报警状态框被触发（变红色）。
k=1,m=k=mk!"#$%& ’()* k+++++,,,,,图２系统调试界面（图中箭头所指为行人位置）!"ＭＯＤＥＲＮＣＯＭＰＵＴＥＲ２００７．７现代计算机（总第二六三期）ＭＯＤＥＲＮＣＯＭＰＵＴＥＲ２００７．７ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＴｈｒｅａｄＭｏｄｅｌｉｎＣａｌｌｂａｃｋＢａｓｅｄｏｎＣＡＲＣｏｍｐｏｎｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＷＡＮＧＷｅｎ－ｊｉｎｇ，ＣＨＥＮＲｏｎｇ（ＳｔａｔｅＥｄｕｃａｔｉｏｎＭｉｎｉｓｔｒｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｍｂｅｄｄｅｄＳｙｓｔｅｍ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｃａｌｌｂａｃｋ；Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｉｓｍ；ＣＡＲ（ＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｓｓｅｍｂｌｙＲｕｎｔｉｍｅ）ＣｏｍｐｏｎｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ＴｈｒｅａｄＭｏｄｅｌＤｅｓｃｒｉｂｅｓａｔｈｒｅａｄｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＣＡＲｃｏｍｐｏｎｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈｉｓａｎｅｗａｎｄｐｏｗｅｒ－ｆｕｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｍａｋｅｓｔｈｅｍｏｄｕｌｅｓｏｆａｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｍｏｒｅｃｌｅａｒｌｙ，ａｎｄａｌｓｏｍａｋｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｍｐｒｏｖｅｅｆｆｉｃａｃｉｏｕｓｌｙ．３结语本文根据高速公路的行人运动先验知识，采用视频检测技术，设计了一种基于先验知识的高速公路行人检测算法。
参考文献［１］ＦｕｊｉｙｏｓｈｉＨ，ＬｉｐｔｏｎＡＪ．Ｒｅａｌ－ＴｉｍｅＨｕｍａｎＭｏｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓｂｙＩｍａｇｅＳｋｅｌｅｔｏｎｉｚａｔｉｏｎ．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ，１９９８，９８：１５．２１［２］刘亚，艾海舟，徐光佑．一种基于背景模型的运动目标检测与跟踪算法．信息与控制，２００２（８）：３１５￣３１９［３］曹江中，戴青云，谭志彪等．基于视频的高速公路车辆检测和跟踪算法．计算机应用，２００６．２６（２）：４９６￣４９９［４］张建荣，姜昱明．实时跟踪系统中运动人体图像分割．计算机仿真，２００６．（６）：５４￣５６ＰｅｄｅｓｔｒｉａｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＴｒａｆｆｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＣＡＯＪｉａｎｇ－ｚｈｏｎｇ１，ＤＡＩＱｉｎｇ－ｙｕｎ１，ＴＡＮＺｈｉ－ｂｉａｏ２，ＤＩＬｅｉ２（１．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１００９０；２．ＸＩＮＹＵＥＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０１０１）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰｅｄｅｓｔｒｉａｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎ；ＶｉｄｅｏＤｅｔｅｃｔｉｏｎ；ＭｏｔｉｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎ；ＯｂｊｅｃｔＴｒａｃｋｉｎｇＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｉｏｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ，ｄｅｓｉｇｎｓａｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｖｉｄｅｏｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｃｑｕｉｒｅｓｔｈｅｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓｕｓｉｎｇｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｃｉｎｇ，ｔｒａｃｅｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔｓｕｓｉｎｇｔｒａｃｅ－ｌａｉｎ，ａｎｄｄｅｔｅｃｔｓｔｈｅｐｅｄｅｓｔｒｉａｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｉｏｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｔｅｓｔｏｎｈｉｇｈｗａｙｓｈｏｗｓｔｈａｔｉｔｈａｓｇｏｏｄｒｅａｌｔｉｍｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．（上接第６页）!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!"。