9、车辆与行人检测技术全解析

车辆与行人检测技术全解析

在过去十年间，随着道路上车辆数量的增加以及交通事故的频发，车辆与行人检测技术受到了研究人员的广泛关注。这项技术对于高级驾驶辅助系统（ADAS）至关重要，因为它能够在人类可能出现失误的情况下，做出即时且经过计算的决策，从而减少道路事故的发生。然而，设计一个能够适应各种车辆形状、不同人类姿势和穿着，以及应对不同天气和环境条件的检测系统，仍然是一个具有挑战性的问题。

车辆与行人检测简介

车辆与行人检测技术之所以在过去十年备受关注，主要有三个原因。首先，车辆事故对人类生命和财产造成了巨大损失，这是推动相关研究的最主要动力。其次，在过去30年里，技术有了显著的进步。最后，处理速度的指数级增长为计算密集型视觉算法的可行实施铺平了道路。

行人检测是计算机视觉中的一个关键问题，它有许多潜在的应用，可以极大地提高人们的生活质量。近年来，单目图像中行人检测的方法数量稳步增长。在特征、分类器、测试速度、夜视和遮挡处理等方面，行人检测技术都取得了显著进展。但实验表明，在性能和准确性方面仍有很大的改进空间，特别是对于低分辨率图像和部分被遮挡的行人，检测率不尽如人意。

视觉车辆/行人检测是计算机视觉中的一个模式识别问题，其性能主要取决于两个因素：用于对象表示的特征和用于分类的机器学习方法。

特征提取

特征是原始测量变量的函数，对分类和/或模式识别非常有用。特征提取是定义一组特征或图像特征的过程，这些特征将最有效地或有意义地表示对分析和分类重要的信息。通常，需要进行一些预处理步骤，如滤波、归一化、直方图均衡化和色调映射，以调整整体和局部对比度，以便进行满意的识别。

目前使用的各种特征可以分类如下： <