行人检测技术研究综述

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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。

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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。
ｌｉｇｅｎｔｔｒｎｓａｏｒｐｔａｔｉｏｎ，ｒｏｂｏｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｖｉｄｅｏｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅａｎｄＳＯｏｎ．Ｍａｎｙｄｉｆｅｒｅｎｔｐｅｄｅｓｔｒｉｎａｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｐｒｏｏｓｐｅｄ．Ｔｈｅｔｙｐｉｃｌａｐｅｄｅｓｔｒｉｎａｍｅｔｈｏｄｓａｙｅｃｌｓｓａ￣ｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｅｃａｔｅｇｏｉｅｒｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓｕｅｄ．Ｍｅｓｉｔｒｓｎｄａｄｅｍｅｒｉｔｓｏｆｅａｃｈｃｌｓｓａａｒｅｄｉｓｃｕｓｅｄｓｉｎｄｅｔａｉｌ．Ａｔｔｈｅ￣ｑｌ／ｌｅｔｉｍｅ．ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｓｏｍｅｃｏｍｍｏ￣ｙｕｅｄｓｐｅｄｅｓｔｉａｒｎｄａｔａｓｅｔｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓｗｉｔｈｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃａｔｅａｎｌｙａｚｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｔｒｅｎｄｏｆｔｈｉｓｗｏｒｋｉｓｇｉｖｅｎ．
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ｍＪ、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．ＳｃｈｏｏｌｆＥｏｅｌｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｉｎｇｂｏＵｎｉｅｖｒｓｉｔｙｆＴｏｅｃｈｏｌｎｏｙ，ｇＺｈｅｊｉａｎｇＮｉｎｇｂｏ３１５０１６，Ｃｈｉａ）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，２０１４，３８（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３１００２３；２．宁波工程学院电子与信息工程学院，浙江宁波３１５０１６）
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｉ￣ｏｘｌｅｓｔｒｉａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ；ｐｅｄｅｓｔｉｒａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄａｔａｂｓａｅ
【关键词】行人检测；特征选取；行人数据库【中图分类号】ＴＮ９１１．７３；Ｔ码】Ａ
ＳｕｒｖｅｙｏｎＰｅｄｅｓｔｒｉａｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ