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行人检测技术综述 被引量：159
1
作者 苏松志 李绍滋 +2 位作者 陈淑媛 蔡国榕 吴云东 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期814-820,共7页
行人检测是计算机视觉中的研究热点和难点,本文对2005-2011这段时间内的行人检测技术中最核心的两个问题—特征提取、分类器与定位—的研究现状进行综述.文章中首先将这些问题的处理方法分为不同的类别,将行人特征分为底层特征、基于学... 行人检测是计算机视觉中的研究热点和难点,本文对2005-2011这段时间内的行人检测技术中最核心的两个问题—特征提取、分类器与定位—的研究现状进行综述.文章中首先将这些问题的处理方法分为不同的类别,将行人特征分为底层特征、基于学习的特征和混合特征,分类与定位方法分为滑动窗口法和超越滑动窗口法,并从纵横两个方向对这些方法的优缺点进行分析和比较,然后总结了构建行人检测器在实现细节上的一些经验,最后对行人检测技术的未来进行展望. 展开更多
关键词 行人检测 目标检测 智能监控 车辆辅助驾驶
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车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述 被引量：69
2
作者 贾慧星 章毓晋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期84-90,共7页
基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人,从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这... 基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人,从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这一问题存在的困难进行分析的基础上,对相关文献进行综述.基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块:感兴趣区分割和目标识别,本文介绍了这两个模块所采用的一些典型方法,分析了每种方法的原理和优缺点.最后对性能评估和未来的研究方向等一系列关键问题给予了介绍. 展开更多
关键词 行人检测 车辆辅助驾驶系统 感兴趣区分割 目标识别
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基于YOLO网络的行人检测方法 被引量：80
3
作者 高宗 李少波 +1 位作者 陈济楠 李政杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期215-219,226,共6页
针对基于人工提取特征的行人检测器鲁棒性差的问题,借鉴目标检测的研究成果,提出一种行人目标实时检测方法。以YOLO网络结构为基础,结合行人在图像中呈现宽高比小的特点,聚类选取合适的候选框数量和规格,改进YOLO网络结构,调整候选框在X... 针对基于人工提取特征的行人检测器鲁棒性差的问题,借鉴目标检测的研究成果,提出一种行人目标实时检测方法。以YOLO网络结构为基础,结合行人在图像中呈现宽高比小的特点,聚类选取合适的候选框数量和规格,改进YOLO网络结构,调整候选框在X、Y轴方向的分布密度,形成适用于行人检测的网络结构。实验结果表明,与HOG、LatSVM-v2等行人检测方法相比,该方法降低了漏检率和误检率,提高了定位准确性,检测速度满足实时性要求。 展开更多
关键词 YOLO网络 行人检测 深度网络 聚类 特征重组
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基于深度卷积神经网络的行人检测 被引量：73
4
作者 芮挺 费建超 +2 位作者 周遊 方虎生 朱经纬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第13期162-166,共5页
行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。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。针对人工设计的特... 行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。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。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题,提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响,优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。 展开更多
关键词 行人检测 深度学习 卷积神经网络 特征提取
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智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况 被引量：40
5
作者 王荣本 郭烈 +2 位作者 金立生 顾柏园 余天洪 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期107-111,共5页
论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过... 论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。 展开更多
关键词 智能交通系统 安全辅助驾驶 车道偏离预警 行人检测 车间通讯
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改进的卷积神经网络在行人检测中的应用 被引量：45
6
作者 谢林江 季桂树 +1 位作者 彭清 罗恩韬 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第5期708-718,共11页
针对当前行人检测方法计算量大,行人特征提取复杂,检测结果易受复杂背景影响等问题,提出一种改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型。该模型在传统CNN基础上加入选择性注意层,模拟人眼的选择性注意功能,过滤复杂背... 针对当前行人检测方法计算量大,行人特征提取复杂,检测结果易受复杂背景影响等问题,提出一种改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型。该模型在传统CNN基础上加入选择性注意层,模拟人眼的选择性注意功能,过滤复杂背景,突出行人特征。分别采用LBP(local binary pattern)纹理处理和梯度处理对选择性注意层进行训练,对比训练结果得到最优模型。分别在INRIA、NICTA和Daimler行人数据集上进行实验,结果表明,该模型在行人检测中准确率明显优于传统CNN、HOG+SVM、Haar+SVM、PCA+SVM,在INRIA、NICTA和Daimler行人数据集上的准确率分别达到了96.14%、96.64%和99.78%。 展开更多
关键词 行人检测 深度学习 卷积神经网络 选择性注意
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改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法 被引量：44
7
作者 李伟山 卫晨 王琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期200-207,共8页
针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题,提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法,使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Fast... 针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题,提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法,使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN,以Faster RCNN算法为基础,对候选区域网络(Region Proposals Network,RPN)结构进行了改进,提出了一种"金字塔RPN"结构,来解决井下行人存在的多尺度问题;同时算法中加入了特征融合技术,将不同卷积层输出的特征图进行融合,增强煤矿井下模糊、遮挡和小目标行人的检测性能。实验结果表明:改进的Faster RCNN可以有效解决井下行人检测问题,在井下行人数据集上获得了90%的检测准确率,并在公测数据集VOC 07上对改进算法进行了验证。 展开更多
关键词 深度学习 FASTER RCNN 行人检测
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基于Faster RCNN的行人检测方法 被引量：36
8
作者 张汇 杜煜 +3 位作者 宁淑荣 张永华 杨硕 杜晨 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第2期147-149,15,共4页
借鉴目标识别领域的快速区域卷积神经网络(Fast RCNN),提出了基于Faster RCNN的行人检测方法,利用CNN提取图像特征,通过聚类和构建区域建议网络(RPN)提取可能含有行人的区域,利用检测网络对目标区域进行判别和分类,并在INRIA数据集中进... 借鉴目标识别领域的快速区域卷积神经网络(Fast RCNN),提出了基于Faster RCNN的行人检测方法,利用CNN提取图像特征,通过聚类和构建区域建议网络(RPN)提取可能含有行人的区域,利用检测网络对目标区域进行判别和分类,并在INRIA数据集中进行了测试验证。实验结果表明:相比基于可变形的组件模型(DPM)的行人检测方法,提出的方法,在测试集上检测准确度达到92. 7%,相比现有的其他方法,其检测效果更好。 展开更多
关键词 快速区域卷积神经网络 区域建议网络 行人检测 深度学习
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基于改进SSD的果园行人实时检测方法 被引量：32
9
作者 刘慧 张礼帅 +2 位作者 沈跃 张健 吴边 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期29-35,101,共8页
农田障碍物的精确识别是无人农业车辆必不可少的关键技术之一。针对果园环境复杂难以准确检测出障碍物信息的问题,提出了一种改进单次多重检测器(Single shot multibox detector,SSD)深度学习目标检测方法,对田间障碍物中的行人进行识... 农田障碍物的精确识别是无人农业车辆必不可少的关键技术之一。针对果园环境复杂难以准确检测出障碍物信息的问题,提出了一种改进单次多重检测器(Single shot multibox detector,SSD)深度学习目标检测方法,对田间障碍物中的行人进行识别。使用轻量化网络MobileNetV2作为SSD模型中的基础网络,以减少提取图像特征过程中所花费的时间及运算量,辅助网络层以反向残差结构结合空洞卷积作为基础结构进行位置预测,在综合多尺度特征的同时避免下采样操作带来的信息损失,基于Tensorflow深度学习框架,在卡耐基梅隆大学国家机器人工程中心的果园行人检测开放数据集上进行不同运动状态(运动、静止)、不同姿态(正常、非正常)和不同目标面积(大、中、小)的田间行人识别精度和识别速度的对比试验。试验表明,当IOU阀值为0. 4时,改进的SSD模型田间行人检测模型的平均准确率和召回率分别达到了97. 46%和91. 65%,高于改进前SSD模型的96. 87%和88. 51%,并且参数量减少至原来的1/7,检测速度提高了187. 5%,检测速度为62. 50帧/s,模型具有较好的鲁棒性,可以较好地实现田间环境下行人的检测,为无人农机的避障决策提供依据。 展开更多
关键词 无人农业车辆 行人检测 单次多重检测器 空洞卷积 MobileNetV2
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基于后验HOG特征的多姿态行人检测 被引量：31
10
作者 刘威 段成伟 +3 位作者 遇冰 柴丽颖 袁淮 赵宏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期217-224,共8页
行人检测是当前计算机视觉领域的挑战性课题之一.本文提出一种基于后验HOG特征的多姿态行人检测方法.首先,统计全部行人样本的梯度特征能量共性信息,对单个行人样本的HOG特征进行加权获得能够表现行人边缘轮廓的后验HOG特征,有效减少复... 行人检测是当前计算机视觉领域的挑战性课题之一.本文提出一种基于后验HOG特征的多姿态行人检测方法.首先,统计全部行人样本的梯度特征能量共性信息,对单个行人样本的HOG特征进行加权获得能够表现行人边缘轮廓的后验HOG特征,有效减少复杂背景的影响.其次,利用S-Isomap特征降维方法和K-means聚类方法对不同姿态和视角的行人做子类划分,并针对每一个子类训练子类分类器.最后,根据多个不同姿态的子类分类器输出值,训练等权重加和方式的多姿态-视角集成分类器.不同数据集上的测试结果表明,本文所提利用共性信息获得的后验特征超过了经典HOG和其它典型特征的描述能力.与现有方法相比,通过将所提出的特征与多姿态-视角集成分类器结合,有效地提高了检测精度. 展开更多
关键词 后验HOG特征 梯度能量图 S-Isomap 支持向量机 行人检测
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行人检测技术研究综述 被引量：28
11
作者 张春凤 宋加涛 王万良 《电视技术》 北大核心 2014年第3期157-162,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 行人检测 特征选取 行人数据库
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世界智能车辆行人检测技术综述 被引量：18
12
作者 郭烈 王荣本 +1 位作者 顾柏园 余天洪 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2005年第11期133-137,共5页
对世界智能车辆行人检测技术进行综述,重点介绍世界主要发达国家智能车辆行人检测技术的研究方法以及所采用的传感器,提出了智能车辆行人检测技术当前存在的一些问题,展望了今后的发展趋势。
关键词 智能车辆 机器视觉 行人检测 综述
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基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测 被引量：27
13
作者 曾春 李晓华 周激流 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第24期182-184,共3页
针对以梯度方向直方图作为人体特征的行人检测存在向量维数较大、检测时间较长的问题,提出基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测方法,分别在头部及四肢等重点区域计算梯度方向直方图,有效地减少了向量维数。实验结果表明,该方法在检测... 针对以梯度方向直方图作为人体特征的行人检测存在向量维数较大、检测时间较长的问题,提出基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测方法,分别在头部及四肢等重点区域计算梯度方向直方图,有效地减少了向量维数。实验结果表明,该方法在检测率基本不变的情况下提高了检测速度。 展开更多
关键词 行人检测 梯度方向直方图 感兴趣区 支持向量机
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车载视觉系统中的行人检测技术综述 被引量：28
14
作者 许腾 黄铁军 田永鸿 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期359-367,共9页
作为计算机视觉以及智能车辆领域的一个重要研究方向,车载视觉系统中的行人检测技术近年来得到了业界广泛关注。本文对2005年以来该技术中最重要的两个环节——感兴趣区域分割以及目标识别的研究现状进行综述,首先将感兴趣区域分割的典... 作为计算机视觉以及智能车辆领域的一个重要研究方向,车载视觉系统中的行人检测技术近年来得到了业界广泛关注。本文对2005年以来该技术中最重要的两个环节——感兴趣区域分割以及目标识别的研究现状进行综述,首先将感兴趣区域分割的典型方法按照分割所用信息的不同进行分类并对比它们的优缺点,之后对行人目标识别的特征提取、分类器构造以及搜索框架等方面的进展进行总结,最后对未来发展作出展望。 展开更多
关键词 行人检测 车载辅助驾驶系统 感兴趣区域分割 目标识别
原文传递
基于颜色自相似度特征的实时行人检测 被引量：26
15
作者 曾波波 王贵锦 林行刚 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期571-574,共4页
行人检测在智能监控和辅助驾驶等方面有广泛的应用。当前行人检测中主流特征是梯度方向直方图(HOG),但其计算耗时导致检测速度慢。该文提出了一种新的颜色自相似度特征(CSSF),在颜色通道上计算两个选定的矩形块的比值衡量自相似性。首先... 行人检测在智能监控和辅助驾驶等方面有广泛的应用。当前行人检测中主流特征是梯度方向直方图(HOG),但其计算耗时导致检测速度慢。该文提出了一种新的颜色自相似度特征(CSSF),在颜色通道上计算两个选定的矩形块的比值衡量自相似性。首先,CSSF在描述行人的结构信息的同时避免了耗时的方向梯度计算,具有速度快的优点。其次,CSSF是标量特征,能高效快速与AdaBoost级联分类器结合学习行人检测器。再次,CSSF具有尺度不变性,能快速地进行多尺度检测。针对CSSF含有的海量特征,该文提出增量AdaBoost算法有效学习CSSF特征。实验结果表明:基于CSSF的行人检测器检测精度优于传统的HOG检测器,速度提高了7倍,在640×480大小的图像上达到实时效果。 展开更多
关键词 颜色自相似性特征 行人检测 实时检测 增量AdaBoost
原文传递
计算机视觉在室外移动机器人中的应用 被引量：16
16
作者 胡斌 何克忠 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期774-784,共11页
近些年来,室外移动机器人(智能车)及其相关技术的研究越来越受到重视．计算机视觉技术作为移动机器人感受外界环境的最主要手段,也在很多相关领域取得了长足的发展．本文分别从道路检测、车辆检测、行人检测三个室外移动机器人系统中最... 近些年来,室外移动机器人(智能车)及其相关技术的研究越来越受到重视．计算机视觉技术作为移动机器人感受外界环境的最主要手段,也在很多相关领域取得了长足的发展．本文分别从道路检测、车辆检测、行人检测三个室外移动机器人系统中最主要的视觉检测方面对目前的发展做了一个概述,并给出了今后的发展方向． 展开更多
关键词 室外移动机器人 计算机视觉 道路检测 车辆检测 行人检测
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基于加速区域卷积神经网络的夜间行人检测研究 被引量：25
17
作者 叶国林 孙韶媛 +1 位作者 高凯珺 赵海涛 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第8期117-123,共7页
行人检测是机器人和无人车夜间工作应用中的重要任务之一,采用加速区域卷积神经网络框架实现夜间红外图像中的行人检测,用区域建议网络生成候选区域,无需单独从图像中生成候选区域。区域建议网络和用于分类以及位置精修的卷积网络中,采... 行人检测是机器人和无人车夜间工作应用中的重要任务之一,采用加速区域卷积神经网络框架实现夜间红外图像中的行人检测,用区域建议网络生成候选区域,无需单独从图像中生成候选区域。区域建议网络和用于分类以及位置精修的卷积网络中,采用卷积层参数共享机制,使得该框架具有端到端的优点,因此无需手动选取目标特征,实现了从输入图像直接到行人检测的功能。实验结果表明,与使用传统方法和快速区域卷积神经网络相比,使用加速区域卷积网络框架对红外图像进行行人检测的准确率从68.2%和73.4%提高到了90.9%,检测时间从3.6s/frame和2.3s/frame缩短到了0.04s/frame,达到了实际应用中的实时性要求。 展开更多
关键词 图像处理 红外图像 行人检测 加速区域卷积神经网络 区域建议网络
原文传递
改进YOLOV3算法在行人识别中的应用 被引量：24
18
作者 葛雯 史正伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第20期128-133,共6页
为了避免人与物体之间相互遮挡,对小目标检测不准确,以及复杂光照强度对行人检测的影响,针对这一问题,提出了一种多尺度聚类卷积神经网络MK-YOLOV3 算法,来实现对行人的识别与检测。该算法是对YOLOV3进行改进,首先通过简单聚类对图像特... 为了避免人与物体之间相互遮挡,对小目标检测不准确,以及复杂光照强度对行人检测的影响,针对这一问题,提出了一种多尺度聚类卷积神经网络MK-YOLOV3 算法,来实现对行人的识别与检测。该算法是对YOLOV3进行改进,首先通过简单聚类对图像特征进行提取,得到相应的特征图,再通过抽样K -means 聚类算法结合核函数确定锚点位置,以达到更好的聚类。针对小目标的浅层特征信息进行多尺度融合,提高小目标的检测效果。仿真结果验证了该算法在VOC数据集上对小目标识别的精度和速度上有较大提高,以及视频智能分析中有较高的召回率和精确度。 展开更多
关键词 行人检测 YOLOV3 卷积神经网络 特征图
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基于梯度向量直方图的行人检测 被引量：19
19
作者 黄茜 顾杰峰 杨文亮 《科学技术与工程》 2009年第13期3646-3651,共6页
针对Adaboost行人检测训练非常耗时的问题,在梯度方向直方图(Histograns of Oriented Gradiant,HOG)特征计算上引入积分向量图,同时对于作为AdaBoost学习过程中的分类器---线性SVM,应用序列最小优化(Seguential Minimal Optimigation,S... 针对Adaboost行人检测训练非常耗时的问题,在梯度方向直方图(Histograns of Oriented Gradiant,HOG)特征计算上引入积分向量图,同时对于作为AdaBoost学习过程中的分类器---线性SVM,应用序列最小优化(Seguential Minimal Optimigation,SMO)来解决其二次规划(QP)问题。实验结果表明,通过这两个方面的改进,不仅行人检测训练检测速度得到了提升,而且取得了令人满意的检测效果。 展开更多
关键词 梯度方向直方图(HOG) 行人检测 序列最小优化(SMO) 积分向量图
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车载红外夜视技术发展研究综述 被引量：23
20
作者 石永彪 张湧 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第6期504-510,共7页
随着红外技术的发展,红外夜视仪越来越多的被应用在车辆辅助驾驶系统上以提高夜间的行车安全性。本文阐述了车载夜视技术的发展状况,针对红外成像的行人检测算法进行综述,并对其中多尺度红外特征提取和检测方法进行了分析,最后对未来车... 随着红外技术的发展,红外夜视仪越来越多的被应用在车辆辅助驾驶系统上以提高夜间的行车安全性。本文阐述了车载夜视技术的发展状况,针对红外成像的行人检测算法进行综述,并对其中多尺度红外特征提取和检测方法进行了分析,最后对未来车载平台行人检测技术的发展方向做了简要介绍。 展开更多
关键词 汽车辅助驾驶 红外夜视技术 行人检测
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