基于计算机视觉的行人检测技术综述

• 作者: 耿艺宁 刘帅师 刘泰廷 严文阳 廉宇峰
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 计算机视觉 行人检测 图像分割 语义分割 目标识别 特征提取 深度学习 分类器
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial intelligence
• 页码范围: 43-50
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081160

摘要

行人检测是使用计算机视觉技术来判断图像或序列当中有没有行人经过,并同时对行人进行定位的技术,这项技术是无人驾驶领域中至关重要的一个研究方向.受行人个体差异、尺度姿态变化大、鲁棒性要求高等影响,使其具有挑战性,并得到了广泛关注.通过对建立在电脑视觉中的行人检测提箱进行目标分辨和分割的研究情况进行梳理和总结.首先,从阈值法、边缘检测法以及语义分割三个方面,对图像分割技术进行阐述,然后将特征提取的方法分为底层特征和机器学习的两种不同类别作出介绍,之后对分类器的构造方法进行归纳,最后通过目前存在的问题对未来的行人检测技术研究进行展望.