基于计算机视觉的道路行人检测文献综述

道路行人检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，对于自动驾驶、智能交通和安防监控等应用具有重要意义。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的道路行人检测取得了显著进展。

本文首先介绍了道路行人检测的相关概念，包括计算机视觉、目标检测和深度学习等。

然后，回顾了道路行人检测的研究历史，并重点概述了基于传统图像处理方法和基于深度学习方法的行人检测技术，详细介绍了传统方法的原理、优缺点，以及深度学习方法的网络结构、训练策略和性能表现等。

在此基础上，分析和比较了不同方法的优缺点和适用场景，并对道路行人检测技术的发展趋势进行了展望。

#1.1研究背景及意义随着城市化进程的加速和交通流量的不断增长，交通安全问题日益突出，其中行人安全是道路交通安全的重要组成部分。

近年来，道路交通事故频发，行人作为弱势群体，在交通事故中伤亡人数居高不下。

传统的交通安全措施主要依赖于驾驶员的经验和反应能力，但在复杂多变的道路环境下，驾驶员难以完全避免事故的发生。

因此，开发智能化的行人检测系统，为驾驶员提供预警信息，辅助驾驶员做出安全决策，对于减少交通事故、保障行人生命安全具有重要的现实意义。

#1.2行人检测的定义行人检测是指利用计算机视觉技术，自动地从图像或视频序列中识别和定位行人的任务。