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计算机视觉在行人检测中的应用与研究综述

目录

计算机视觉在行人检测中的应用与研究综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、行人检测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1行人检测的定义与任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2国内外研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

三、计算机视觉基础技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1图像处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2模型训练与分类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

四、行人检测方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1基于手工特征的检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2基于深度学习的检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3混合模型与集成学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

五、基于深度学习的行人检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.1卷积神经网络的发展与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2R-CNN系列模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

六、行人检测的挑战与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1数据集的多样性与标注质量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2实时性与准确性的平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.3鲁棒性与泛化能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

七、行人检测的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

7.1安防监控与视频分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

7.2自动驾驶与智能交通．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.3工业自动化与机器人技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.4医疗影像分析与辅助诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

八、未来展望与研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

8.1新型网络结构的探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

8.2多模态信息融合的研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

8.3跨领域应用的技术融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

九、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

9.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

9.2对未来研究的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

计算机视觉在行人检测中的应用与研究综述（2）．．．．．．．．．．．．．．．51

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

二、计算机视觉概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

三、行人检测的重要性与应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

四、计算机视觉在行人检测中的技术方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

基于图像特征的行人检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5