行人检测技术研究综述
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。
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。
基于机器视觉的行人检测技术研究
基于机器视觉的行人检测技术研究近年来，随着计算机技术的不断发展和智能设备的普及，机器视觉技术也越来越成熟。
机器视觉技术是指通过摄像头、计算机、算法及其他相关技术实现对图像或视频进行自动分析、识别、处理和理解的技术。
其中，行人检测技术是机器视觉技术中非常重要的一个方向。
一、行人检测技术的意义行人检测技术主要应用于公共安全、智能交通、智慧城市等领域。
其中，公共安全是行人检测技术应用最广泛的领域之一。
通过行人检测技术，可以实现对公共场所的监控和管理，减少违法犯罪的发生。
例如，在地铁站、商场等公共场所，通过行人检测技术可以实现对人员数量的自动分析和预警，有效控制人员密度，防止拥堵和事故的发生。
同时，行人检测技术还可以用于智慧城市、智能交通等领域，实现交通监管、汽车导航、道路施工等多项功能。
二、行人检测技术的现状虽然行人检测技术已经得到了广泛的应用，但其仍然存在一些挑战和问题。
例如，光照变化、遮挡、姿态、背景复杂等因素会导致行人检测技术的准确度降低，进而影响其应用效果。
因此，如何提高行人检测技术的准确率和鲁棒性一直是该领域的热点和难点。
目前，关于行人检测技术的研究主要涉及图像特征提取、机器学习算法、深度学习等领域。
其中，深度学习技术是目前应用最广泛的一种技术，具有优秀的行人检测性能和较高的实用性。
三、深度学习技术在行人检测中的应用1. 卷积神经网络卷积神经网络是深度学习技术中最为常见的一种。
其主要应用于图像识别、目标检测、人脸识别等领域，具有良好的性能和实用性。
在行人检测领域中，卷积神经网络可以实现对行人的快速、准确的检测和识别。
通过训练和调整网络参数，可以得到较为优秀的检测性能。
2. SSD网络SSD（Single Shot MultiBox Detector）网络是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，是近几年出现的一种新型的检测算法。
相比于传统的检测算法，SSD网络具有检测速度快、模型轻量化等优势，同时具有较高的准确性和鲁棒性。
基于深度学习的行人检测技术研究
基于深度学习的行人检测技术研究一、引言行人检测是计算机视觉领域中的重要问题之一，在很多应用场景中都有着广泛的应用，如智能交通、视频监控等领域。
传统的行人检测方法主要是基于手工特征和分类器的方法，但是这些方法具有比较大的局限性。
随着深度学习的发展，基于深度学习的行人检测技术也得到了快速的发展和普及。
本文将结合现有的研究成果，对基于深度学习的行人检测技术进行综述和研究，旨在探究深度学习在行人检测领域中的应用和优势。
二、基于深度学习的行人检测技术综述基于深度学习的行人检测技术主要包括两个方向，分别是使用传统的卷积神经网络 (CNN) 和目标检测网络，以及一些特殊设计的网络结构。
1、使用传统的卷积神经网络和目标检测网络在行人检测领域中，传统的卷积神经网络和目标检测网络主要包括 Faster R-CNN、YOLO 和 SSD 等网络模型。
其中，Faster R-CNN 是一种较为经典的基于深度学习的目标检测算法，它将卷积神经网络和目标检测网络相结合，可以实现对行人进行有效的检测。
YOLO 和 SSD 等网络模型相比较于 Faster R-CNN，具有速度快、精度高等优势。
2、使用特殊设计的网络结构在传统的网络结构基础上，为了更好地满足行人检测任务的需求，就涌现了一些特殊设计的网络结构，如 FPN、RetinaNet 和Cascade R-CNN 等。
这些网络模型主要通过在传输过程中增加一些跨层连接和多尺度特征的融合来增强行人检测的准确性和鲁棒性。
三、基于深度学习的行人检测技术研究基于深度学习的行人检测技术具有很好的准确性和鲁棒性，但是由于数据集的质量和规模差异，不同的行人检测网络模型在不同的数据集上的性能表现有所不同。
因此，在实际应用过程中需要根据具体的场景和任务需求进行选择和调整。
1、行人检测网络模型的性能比较在行人检测领域中，为了比较不同的网络模型在不同的数据集上的表现，人们通常使用 PASCAL VOC 和 COCO 数据集进行评价。
《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、引言随着城市交通的日益繁忙和智能交通系统的快速发展，行人检测技术在城市街道场景中显得尤为重要。
本文旨在探讨城市街道场景下的行人检测技术，分析其研究背景、意义及现状，以期为智能交通系统的发展提供有益的参考。
二、研究背景及意义行人检测作为智能交通系统的重要组成部分，其作用在于提高行车安全性、降低交通事故率、保护行人权益等方面具有重要意义。
城市街道场景因其复杂性、动态性等特点，对行人检测技术提出了更高的要求。
因此，研究城市街道场景的行人检测技术，对于推动智能交通系统的发展、提高城市交通安全水平具有十分重要的意义。
三、国内外研究现状目前，国内外学者在行人检测领域进行了大量研究。
传统的行人检测方法主要基于图像处理和计算机视觉技术，如基于特征提取、模板匹配等方法。
然而，这些方法在复杂多变的城市街道场景中往往难以取得理想的检测效果。
近年来，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。
这些方法通过训练大量的数据，可以自动提取图像中的特征信息，有效提高行人检测的准确性和鲁棒性。
然而，仍存在诸多挑战和问题亟待解决，如算法计算效率、检测准确率、对不同光照和天气条件的适应性等。
四、研究内容与方法本研究以城市街道场景为研究对象，采用基于深度学习的行人检测方法。
首先，收集大量的城市街道场景图像数据，包括不同光照、天气、背景等条件下的图像。
其次，利用深度学习算法训练行人检测模型，如卷积神经网络（CNN）等。
在训练过程中，通过调整模型参数、优化网络结构等方法，提高模型的检测准确性和鲁棒性。
最后，对训练好的模型进行测试和评估，分析其在不同场景下的性能表现。
五、实验结果与分析通过实验测试，我们发现基于深度学习的行人检测方法在城市街道场景中取得了显著的成果。
模型在各种光照、天气和背景条件下均能实现较高的检测准确率和鲁棒性。
然而，仍存在一些挑战和问题需要解决。
例如，在行人密集、遮挡严重等复杂场景下，模型的检测准确率有待进一步提高。
《2024年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、引言随着科技的不断进步，智能交通系统在城市交通管理中的应用越来越广泛。
其中，行人检测技术作为智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路交通安全、减少交通事故具有重要意义。
本文旨在研究城市街道场景下的行人检测技术，以提高行人检测的准确性和实时性。
二、研究背景与意义城市街道场景复杂多变，行人检测技术面临着诸多挑战。
由于城市街道场景中行人姿态多样、背景复杂、光照变化等因素的影响，传统的行人检测方法往往难以满足实际需求。
因此，研究城市街道场景下的行人检测技术，对于提高道路交通安全、减少交通事故、提升城市交通管理水平具有重要意义。
三、相关文献综述近年来，行人检测技术得到了广泛关注。
国内外学者在传统的手工特征与机器学习方法的基础上，结合深度学习技术，取得了显著的成果。
然而，在城市街道场景下，由于行人的姿态、光照、遮挡等因素的影响，行人检测仍面临诸多挑战。
因此，本文将结合深度学习技术，对城市街道场景下的行人检测技术进行深入研究。
四、研究内容与方法1. 数据集构建为了训练和测试行人检测模型，需要构建一个大规模的城市街道场景下的行人数据集。
该数据集应包含不同姿态、不同光照、不同遮挡条件下的行人图像。
通过数据增强技术，扩充数据集的多样性，提高模型的泛化能力。
2. 模型设计本文将采用深度学习技术，设计一个适用于城市街道场景的行人检测模型。
模型应具备较高的准确性和实时性，能够处理复杂多变的城市街道场景。
模型设计将包括卷积神经网络的设计、损失函数的选择、优化算法的选择等方面。
3. 实验与结果分析在构建好的数据集上，对设计的行人检测模型进行训练和测试。
通过对比不同模型的性能，分析模型的准确率、召回率、误检率等指标。
同时，将实验结果与现有行人检测算法进行对比，分析本文算法的优越性和不足。
五、实验结果与分析1. 实验环境与数据集实验环境包括硬件环境和软件环境。
硬件环境包括GPU、CPU等；软件环境包括深度学习框架、编程语言等。
《2024年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、引言随着城市交通的日益繁忙和智能交通系统的快速发展，行人检测技术在城市街道场景中显得尤为重要。
本文旨在探讨城市街道场景下的行人检测技术，分析其应用现状、研究意义及未来发展趋势。
首先，本文将简要介绍行人检测技术的背景和意义，然后阐述研究目的、研究方法以及论文结构。
二、行人检测技术背景及意义行人检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要应用于智能交通系统、安防监控、无人驾驶等领域。
在城市街道场景中，行人检测技术能够实时监测行人动态，提高交通安全性，减少交通事故。
此外，行人检测技术还有助于提高城市管理效率，为城市规划、交通流量分析等提供有力支持。
三、相关研究现状及分析目前，国内外学者在行人检测领域进行了大量研究，取得了一系列成果。
然而，城市街道场景下的行人检测仍面临诸多挑战，如复杂背景、多尺度行人、行人姿态变化等。
针对这些问题，本文将分析现有行人检测算法的优缺点，总结研究现状及发展趋势。
四、研究方法与实验设计本文采用理论分析与实验研究相结合的方法，对城市街道场景下的行人检测技术进行研究。
首先，通过文献综述，总结前人研究成果及不足；其次，针对城市街道场景的特点，设计实验方案，包括数据集构建、算法选择与实现、实验环境搭建等；最后，对实验结果进行统计分析，评估算法性能。
五、实验结果与分析1. 实验结果本文采用多种行人检测算法在城市街道场景数据集上进行实验，通过对比分析各算法的准确率、召回率、误检率等指标，评估算法性能。
实验结果表明，某些算法在城市街道场景下具有较好的行人检测效果。
2. 结果分析针对实验结果，本文从算法原理、参数设置、模型优化等方面进行分析。
首先，总结各算法在城市街道场景下的优缺点；其次，分析影响行人检测性能的关键因素；最后，提出改进措施和优化方案。
六、讨论与展望1. 讨论本文认为，城市街道场景下的行人检测技术仍面临诸多挑战。
为提高行人检测性能，需要从算法优化、模型更新、数据集扩展等方面进行深入研究。
《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众多领域中，行人检测与跟踪技术具有广泛的应用价值。
这些技术主要依赖于计算机视觉算法来分析图像或视频数据，从而实现准确、实时的行人检测与跟踪。
本文旨在研究基于视觉的行人检测与跟踪技术，探讨其发展现状、关键技术及未来发展方向。
二、行人检测技术的研究现状行人检测是计算机视觉领域的一个经典问题，其目标是确定图像或视频中行人的位置。
目前，基于视觉的行人检测方法主要包括基于特征的方法、基于模型的方法和深度学习方法。
1. 基于特征的方法：通过提取图像中的特定特征（如颜色、形状、纹理等）来进行行人检测。
这类方法具有较好的实时性，但受光照、背景干扰等因素影响较大，导致误检率较高。
2. 基于模型的方法：通过建立行人的三维模型，并将其投影到二维平面进行检测。
这种方法在处理复杂背景和遮挡情况时具有较好的性能，但计算复杂度较高，难以满足实时性要求。
3. 深度学习方法：利用深度神经网络提取图像中的深层特征，实现行人的准确检测。
近年来，基于深度学习的行人检测方法在准确性和鲁棒性方面取得了显著提升。
三、行人跟踪技术的发展行人跟踪是在行人检测的基础上，对目标行人的运动轨迹进行预测和跟踪。
目前，常见的行人跟踪方法包括基于滤波的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于滤波的方法：如卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过预测目标行人的运动轨迹，实现跟踪。
这类方法在处理简单场景时具有较好的性能，但在处理复杂场景和多人交互场景时，跟踪效果较差。
2. 基于机器学习的方法：通过训练分类器来实现行人跟踪。
这类方法在处理复杂场景时具有较好的性能，但需要大量的训练数据和计算资源。
3. 基于深度学习的方法：利用深度神经网络实现行人的准确跟踪。
近年来，基于深度学习的行人跟踪方法在准确性和鲁棒性方面取得了显著提升。
四、关键技术及挑战1. 特征提取：准确提取图像中的行人特征是实现准确检测与跟踪的关键。
《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。
《2024年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、引言随着科技的发展和智能交通系统的日益普及，行人检测技术在城市街道场景中扮演着越来越重要的角色。
它不仅可以有效提升交通安全性，减少交通事故的发生，还能为自动驾驶、智能监控等应用提供技术支持。
本文旨在探讨城市街道场景下行人检测的研究现状、方法及挑战，以期为相关研究提供参考。
二、研究背景及意义城市街道场景复杂多变，行人作为交通参与者的重要组成部分，其安全检测对于提高道路交通安全具有重要意义。
传统的行人检测方法主要依赖于人工设计的特征和机器学习算法，但在复杂的城市街道场景中，这些方法往往难以准确检测行人。
因此，研究城市街道场景的行人检测技术，对于提高交通安全、推动智能交通系统的发展具有重要意义。
三、相关研究综述近年来，随着深度学习技术的发展，行人检测技术取得了显著进步。
研究者们利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，从大量数据中学习行人特征，提高了行人检测的准确性和鲁棒性。
此外，基于多模态信息的融合方法、基于时空上下文的方法等也被广泛应用于行人检测领域。
四、研究方法本文采用基于深度学习的行人检测方法，以城市街道场景为研究对象。
首先，通过收集大量城市街道场景的图像数据和行人标注数据，构建行人检测数据集。
然后，利用卷积神经网络等深度学习模型，从数据中学习行人特征。
在模型训练过程中，采用数据增强、正负样本平衡等策略，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
最后，对训练好的模型进行评估和优化，得到最佳的行人检测模型。
五、实验与分析实验采用城市街道场景的图像数据集进行训练和测试。
首先对不同模型在数据集上的性能进行比较，评估各模型的准确率、召回率等指标。
然后分析不同模型的鲁棒性、误检率和漏检率等性能指标。
实验结果表明，基于深度学习的行人检测模型在城市街道场景中具有较高的准确性和鲁棒性。
此外，本文还对不同光照条件、不同行人姿态等因素对行人检测性能的影响进行了分析。
六、挑战与展望尽管城市街道场景的行人检测技术取得了显著进步，但仍面临诸多挑战。
基于视频的行人检测技术研究
基于视频的行人检测技术研究一、引言行人检测技术是人工智能领域中的重要研究方向之一，目前在视频监控、智能交通等领域都有广泛的应用。
行人检测技术的研究是将计算机视觉与机器学习相结合，通过对图像、视频进行识别和分类，实现对行人的监测、跟踪和识别等功能。
本文将从视频数据获取、特征提取、目标识别、算法性能评价等方面对基于视频的行人检测技术进行研究。
二、视频数据获取视频数据的来源和获取方式对于行人检测技术的性能影响很大，因此合理的视频采集方式是非常重要的。
视频数据可以通过多种途径获取，如监控摄像头、无人机、移动设备等。
在视频采集方面，需要考虑环境因素对视频数据的影响，包括光照、天气、背景等。
此外，还需要合理选择视频采集设备和采集参数，比如分辨率、帧率等，以保证视频质量和减少存储和计算资源的开销。
三、特征提取对于视频中的每一帧图像，需要提取能够描述行人特征的特征值。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
其中，颜色特征是最常用的特征之一，由于人体在视觉上的显著性，与行人相关的像素具有高的颜色值和亮度值。
纹理特征则可以通过计算图像局部梯度、测度、统计特征等方式完成。
形状特征可以通过轮廓描述符、主成分分析等方法完成。
同时，还可以通过深度学习技术提取图像特征，如卷积神经网络、循环神经网络等。
四、目标识别目标识别是行人检测技术的核心，在特征提取的基础上，需要对行人进行分类和识别。
目标识别算法可以分为两类：基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。
对于传统的机器学习方法，常用的算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些算法需要先对提取的特征进行预处理和选择，再进行模型训练和分类。
虽然传统方法的效果已经相当不错，但是其计算速度和准确性等方面已经被深度学习方法远远超越。
深度学习方法以卷积神经网络（CNN）为基础，可以直接从原始数据中进行特征提取和分类，具有高准确性和较快的处理速度。
目前，最先进的目标识别算法均基于深度学习技术，如YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN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)。
《2024年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、引言随着城市交通的日益繁忙和智能交通系统的快速发展，行人检测技术在城市街道场景中显得尤为重要。
本文旨在探讨城市街道场景下的行人检测技术，包括其重要性、研究现状、主要方法及挑战，并通过对相关文献的综述，为后续研究提供参考。
二、行人检测的重要性行人检测是智能交通系统中的关键技术之一，对于保障行人安全、提高道路交通效率具有重要意义。
在城市街道场景中，行人检测技术可以帮助车辆和行人避免碰撞，减少交通事故的发生。
此外，行人检测技术还可以为自动驾驶系统提供重要的决策依据，提高道路交通的智能化水平。
三、行人检测的研究现状目前，行人检测技术已经得到了广泛的应用和研究。
其中，基于传统计算机视觉的方法和基于深度学习的方法是两种主要的行人检测技术。
传统计算机视觉方法主要依赖于图像处理和特征提取技术，而深度学习方法则通过训练大量的数据来提取图像中的特征。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行人检测方法在性能上已经超过了传统方法。
四、行人检测的主要方法及挑战1. 主要方法（1）基于传统计算机视觉的方法：该方法主要依赖于图像处理和特征提取技术，如边缘检测、形态学处理、特征描述符等。
（2）基于深度学习的方法：该方法通过训练大量的数据来提取图像中的特征，如卷积神经网络（CNN）、区域卷积神经网络（R-CNN）等。
其中，基于卷积神经网络的行人检测方法在近年来得到了广泛的应用。
2. 挑战（1）复杂多变的背景：城市街道场景中，背景复杂多变，包括道路、建筑、树木、车辆等，这些因素都会对行人检测的准确性产生影响。
（2）行人姿态的多样性：行人的姿态多样，包括行走、站立、坐下等不同姿态，这些姿态对于行人的检测和识别都会带来挑战。
（3）遮挡和部分可见性问题：在许多情况下，行人可能会被其他物体遮挡或仅部分可见，这也会对行人检测的准确性造成影响。
五、城市街道场景下行人检测技术的关键点与研究方向1. 关键点（1）高精度的特征提取：提取行人的关键特征是行人检测的关键。
《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、引言随着计算机视觉技术的不断发展，行人检测与跟踪技术作为计算机视觉领域的重要组成部分，得到了广泛的关注与应用。
在智能监控、智能交通、人机交互等众多领域，基于视觉的行人检测与跟踪技术都发挥着举足轻重的作用。
本文将详细探讨基于视觉的行人检测与跟踪技术的研究现状、方法及挑战。
二、行人检测技术研究1. 传统行人检测方法传统的行人检测方法主要依赖于特征提取和分类器设计。
常见的特征包括颜色、形状、边缘等，而分类器则多采用支持向量机、神经网络等。
然而，这些方法在复杂场景下效果并不理想，尤其是在光照变化、阴影、遮挡等情况下，误检率和漏检率较高。
2. 现代行人检测方法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。
卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现出强大的能力，使得行人检测的准确率得到了显著提高。
此外，基于区域的方法和基于全局的方法也得到了广泛的应用。
三、行人跟踪技术研究1. 基于滤波器的跟踪方法常见的基于滤波器的跟踪方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
这些方法在处理线性问题时具有较好的效果，但在非线性、非高斯环境下效果并不理想。
2. 基于深度学习的跟踪方法基于深度学习的跟踪方法利用卷积神经网络提取目标特征，并通过相关滤波器或孪生网络等方法实现目标跟踪。
这种方法在处理复杂场景下的目标跟踪问题具有较好的效果。
四、挑战与展望尽管基于视觉的行人检测与跟踪技术已经取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战。
首先，在复杂场景下，如何提高检测与跟踪的准确性和鲁棒性是亟待解决的问题。
其次，对于遮挡、光照变化等复杂情况，如何有效地提取目标特征并进行准确的分类与定位也是研究的难点。
此外，计算效率与实时性也是影响技术应用的重要因素。
未来，基于视觉的行人检测与跟踪技术将朝着更高精度、更强鲁棒性、更高效计算的方向发展。
深度学习、卷积神经网络等先进技术将在该领域得到更广泛的应用。
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。
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。
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【 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。
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１ 行人检测方法分类
行 人检测 即判断输入 的图像或视 频序列 中是否 出现 行人 ， 并确定其位置 ， 该技术 可广泛应 用 于智能交 通 中的 车 辆 辅 助 驾驶 系统 ¨ Ｊ 、 人 体 行 为分 析 卜ｍ Ｊ 、 机 器 人 开 发 、 视频监 控 等 领 域。 由于人体 姿态 各 异 ， 衣 着 变化多样 ， 场景 中经常存 在光 照变化 、 气候 变化 以及景 物 遮挡等 因素 ， 行人检测业 已成为计算机视觉领域 中一个既
２ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｆＥ ｏ ｅ ｌ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ａ ｎ ｄＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎ ｉ ｎ ｇ ｂ ｏ Ｕ ｎ ｉ ｅ ｖ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆＴ ｏ ｅ ｃ ｈ ｏｌ ｎ ｏ ｙ， ｇ Ｚ ｈ ｅ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｎ ｉ ｎ ｇ ｂ ｏ ３ １ ５ ０ １ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ａ） ｎ
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【 本文献信息】张春凤， 宋加涛 ， 王万良． 行人检测技术研究综述［ Ｊ ］ ． 电视技术， ２ ０ １ ４ ， ３ ８ （ ３ ）
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行 人检测技术研究综述
张春凤 ， 宋加 涛 ， 王 万 良
（ １ ． 浙江工业大学 计算机科 学与技术 学院 ， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ２ ３ ； ２ ． 宁波工程 学院 电子与信 息工程 学院 ， 浙江 宁波 ３ １ ５ ０ １ ６ ）
【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ 】ｉ ￣ ｏ ｘ ｌ ｅ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ｐ ｅ ｄ ｅ ｓ ｔ ｉ ｒ ａ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ｓ ａ ｅ
【 关键词】行人检测； 特征选取； 行人数据库 【 中图分类号】Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７ ３ ； Ｔ 码】Ａ
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