基于深度学习的行人检测问题研究

基于深度学习的行人检测问题研究基于深度学习的行人检测问题研究摘要：行人检测在计算机视觉领域中是一个重要的研究问题。在交通监控、安全监控等领域，行人检测技术有着广泛的应用。传统的行人检测方法通常基于手工

基于深度学习的行人检测问题研究 基于深度学习的行人检测问题研究 摘要： 行人检测在计算机视觉领域中是一个重要的研究问题。在交通监 控、安全监控等领域，行人检测技术有着广泛的应用。传统的行人检测 方法通常基于手工设计的特征和分类器，但是这些方法在处理复杂场景 时存在较大的局限性。近年来，深度学习技术的兴起为行人检测问题带 来了新的突破。本文将探讨基于深度学习的行人检测方法的研究现状， 并对其中的一些重要技术进行详细的介绍和分析。 关键词：深度学习、行人检测、卷积神经网络、目标检测 1.引言 行人检测是计算机视觉领域中的一个重要研究课题。它在智能交通 系统、安全监控以及虚拟现实等领域具有广泛的应用。传统的行人检测 方法通常依赖于手工设计的特征和分类器，但是这些方法在处理复杂场 景时存在着一定的局限性。随着深度学习的发展，特别是卷积神经网络 的成功应用，基于深度学习的行人检测方法取得了巨大的进展。 2.深度学习与行人检测 深度学习是一种机器学习的方法，它通过模拟神经网络的结构和功 能来进行模式识别。卷积神经网络是深度学习的重要组成部分，它在图 像处理领域取得了很大的成功。行人检测问题可以看作是一个目标检测 问题，目标检测就是在图像中找出特定目标的位置和大小。卷积神经网 络可以对图像进行高效地特征提取，并通过分类器得到图像中可能存在 行人的位置。 3.基于深度学习的行人检测算法 基于深度学习的行人检测算法可以分为两个阶段：特征提取和目标