智能交通系统中行人检测技术的发展现状与趋势.docx

智能交通系统中行人检测技术的发展现状与趋势

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

行人检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1行人检测的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2行人检测的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3国内外行人检测技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

行人检测技术发展历史．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1早期行人检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2基于图像处理的行人检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3基于深度学习的行人检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

行人检测技术的原理与算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1行人检测算法的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2传统行人检测算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3深度学习在行人检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.4行人检测算法的性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

行人检测技术的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.1图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3行人检测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.4实时行人检测技术的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

行人检测技术的应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.1智能交通系统中的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2商业场景中的行人检测应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.3公共安全领域的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

行人检测技术的未来发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.1人工智能与深度学习的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.2多模态融合技术的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.3面向未来智能交通系统的行人检测技术展望．．．．．．．．．．．．．．．．43

结论与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

8.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

8.2对智能交通系统行人检测技术的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

8.3研究的局限性与未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

1.内容概括

智能交通系统（IntelligentTransportationSystems,ITS）是利用先进的信息技术、数据通信传输技术、电子感知技术、控制技术和计算机技术等综合应用于整个地面交通管理体系中，实现对交通流的实时监测、动态管理和信息交互的高科技系统。在智能交通系统中，行人检测技术的发展现状与趋势尤为关键，它不仅关系到交通安全和效率，也直接影响到城市交通管理的整体水平。

当前，行人检测技术在智能交通系统中主要通过视频监控、雷达、激光扫描等方式进行。这些技术能够有效地识别行人的位置、速度、方向等信息，为交通信号控制、紧急事件响应、车辆防