11、车辆行人检测与驾驶员状态监测：保障行车安全的关键技术

车辆行人检测与驾驶员状态监测：保障行车安全的关键技术

1. 深度信息在目标检测中的应用

深度信息在目标检测中是一个强有力的线索。利用场景几何信息作为目标检测的先验知识，能够通过重新加权检测分数来提高检测质量，同时还能加快检测速度。有一种快速深度信息方法，它假设地面是局部平坦的，并且所有物体都可以被描述为垂直于地面的扁平“棍子”。这种方法的关键特点在于，它可以直接从立体图像中快速估计出立体像素世界模型，而无需计算完整的深度图。这使得立体图像能够更快速地用于减少候选检测窗口的数量，从而降低误报率。

1.1 方法优点

该方法利用立体像素世界模型和FPPW的见解，能够以每秒100帧的速度实现高质量的行人检测。

1.2 方法不足

该方法应该应用于其他数据集的多类/多视图检测。

1.3 行人检测的研究趋势

过去十年，行人检测取得了显著进展，但要在复杂的现实世界中实现实时高精度的行人检测，仍有许多工作要做。以下是一些研究趋势：
- 开发适用于30 - 80像素范围内小尺寸行人的鲁棒检测方法。
- 开发在遮挡条件下有效的行人特征。
- 结合多种特征形成有效的描述符。
- 基于立体视觉的行人检测。

2. 夜间行人检测

2.1 红外成像的必要性

夜间驾驶比白天驾驶更具压力和危险性。美国联邦运输部的数据显示，2004年美国超过20%的致命事故发生在午夜至早上6点之间，而这段时间的交通流量仅占每日交通流量的约2.4%。除了车辆和道路的工程因素外，大部分道路伤害归因于人类的感知误差，其中光照不足是一个重要因素