下载文档原格式
自动驾驶车辆的目标检测与跟踪算法1. 引言随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，自动驾驶成为了汽车行业的一个热门领域。
自动驾驶车辆需要具备实时地感知和识别周围道路环境中的各种物体，其中最基本的就是目标检测与跟踪算法。
本文将介绍自动驾驶车辆中常用的目标检测与跟踪算法，并分析其优缺点。
2. 目标检测算法目标检测算法是自动驾驶车辆中的核心技术之一，其主要功能是识别道路上的各种目标物体，如车辆、行人、信号灯等。
目前，常用的目标检测算法主要有以下几种：2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是目标检测中最为常用的算法之一。
它通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。
CNN的优点是能够自动学习和提取图像特征，因此具有较高的准确率。
然而，CNN的计算量较大，在实时性方面存在一定的挑战。
2.2 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，其主要思想是通过找到一个最优超平面将不同类别的数据分离开。
在目标检测中，可以将SVM应用于特征提取和分类。
SVM的优点是在小样本情况下仍具有较好的表现，并且对于异常点的鲁棒性较强。
但SVM算法相对复杂，需要大量的计算资源。
2.3 区域卷积神经网络（R-CNN）R-CNN是一种基于区域的目标检测算法，其主要思想是先生成一系列候选框，然后对每个候选框应用CNN进行特征提取和分类。
R-CNN算法的优点是能够对目标进行定位，并且检测准确率较高。
但R-CNN算法的缺点是速度较慢，不适用于实时应用。
3. 目标跟踪算法目标跟踪算法是自动驾驶车辆中的另一个重要技术，其主要功能是在连续的图像序列中追踪目标物体的位置和运动。
以下是目标跟踪中常用的算法：3.1 卡尔曼滤波（Kalman Filter）卡尔曼滤波是一种用于状态估计和滤波的算法，其基本思想是通过融合预测和观测结果来估计目标的状态。
在目标跟踪中，可以将目标的位置和速度作为状态量进行估计。
卡尔曼滤波算法的优点是计算简单，适用于实时应用。
视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用，例如公共安全、交通管理、商场管理等等。
在视频监控系统中，行人检测与跟踪是一个重要的任务，它可以帮助我们实时监测行人的活动，并及时采取必要的措施。
本文将详细讨论视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪。
行人检测是指通过视频监控图像处理技术来自动识别出视频中的行人目标。
行人检测的目的是为了在监控系统中实时地准确识别出行人，从而辅助做出相关决策。
行人检测可以分为两个主要的步骤：目标检测和目标分类。
目标检测是指从视频图像中找到可能存在行人目标的区域。
常用的目标检测方法包括基于颜色、纹理、形状和运动等特征的方法。
其中，基于运动的方法常用于监控场景中，通过检测行人在视频图像中的运动轨迹来实现行人检测。
另外，还有基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络（CNN）的行人检测方法，该方法能够自动学习行人的特征，并根据特征进行检测。
目标分类是指对目标检测出的区域进行判断，将行人与其他物体进行区分。
常用的目标分类方法包括基于形状、纹理、颜色和特征描述符等特征的方法。
其中，基于形状的方法通过提取行人目标的形状信息进行分类，基于纹理的方法通过提取行人目标的纹理信息进行分类，基于颜色的方法通过提取行人目标的颜色信息进行分类，特征描述符方法使用特征描述符进行判断。
行人跟踪是指在连续的视频帧中，通过与前一帧的行人检测结果相比较，进行行人的运动轨迹预测和位置更新，从而实现对行人目标的跟踪。
行人跟踪的主要挑战是由于摄像机的抖动、目标漂移等因素造成的目标位置的变化。
常用的行人跟踪方法包括基于卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等方法。
这些方法通过对目标的运动模型进行预测，并根据实际观测到的目标位置对预测结果进行修正，从而实现行人目标的跟踪。
行人检测与跟踪在视频监控系统中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们及时发现异常行为并采取相应措施，例如在公共场所检测出潜在的犯罪行为、在交通监管中识别违规行为等。
多模态数据融合的行人识别与跟踪方法研究摘要：随着计算机视觉和人工智能技术的发展，多模态数据融合成为行人识别与跟踪领域的研究热点。
本文针对多模态数据融合的行人识别与跟踪方法进行了深入探讨。
首先，介绍了多模态数据融合的概念和意义。
其次，分析了现有的多模态数据融合方法，并对其优缺点进行了评价。
最后，提出了基于深度学习的多模态数据融合方法，并通过实验验证了其有效性。
关键词：多模态数据融合；行人识别；行人跟踪；深度学习引言：在计算机视觉与人工智能领域，行人识别与跟踪是一项旨在从视频或图像数据中检测、识别和跟踪行人的任务。
它在目标检测、视频监控、人机交互等方面具有广泛的应用前景。
然而，传统的行人识别与跟踪方法存在着无法充分利用多模态信息的问题，限制了其应用性能的提升。
1. 多模态数据融合的概念与意义多模态数据融合是指将来自不同传感器或模态的数据进行有效整合，以提高行人识别与跟踪任务的性能。
多模态数据融合的意义在于可以充分利用不同模态的数据优势，提高识别和跟踪的准确性和鲁棒性。
2. 现有的多模态数据融合方法目前，已有多种多模态数据融合方法被应用于行人识别与跟踪任务。
其中，基于特征融合的方法是较为常见的一种。
这种方法通过将来自不同模态的特征进行融合，从而得到更全面、更准确的描述行人特征的表示。
此外，还有一些基于权重融合的方法，通过为不同模态的数据赋予适当的权重，以在行人识别与跟踪中起到更有效的作用。
然而，现有的方法仍然存在一些问题。
一方面，特征融合方法可能会导致信息冗余和维度灾难。
另一方面，权重融合方法依赖于手动设置权重，这需要专业知识和先验经验。
因此，需要寻找一种更有效的多模态数据融合方法来解决这些问题。
3. 基于深度学习的多模态数据融合方法近年来，深度学习技术在计算机视觉和人工智能领域取得了突破性进展。
其可以通过对大规模数据进行训练，自动学习特征的表示和提取。
在多模态数据融合领域，基于深度学习的方法已被广泛研究和应用。
分类号ＵＤＣ原创性声明川｜１１１１１１｜１１川１１１Ｉ！！ｌｌｌｌ…｜Ｉ｜｜１１１１Ｉ｜删Ｙ１９１４８０１本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。
与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。
作者签名：三蝉日期：上时监月旦日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。
同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。
作者签名：，、师签名专牝日期：孑痧年皿月卫日、主直太堂硒±堂焦ｉ金塞摘要摘要运动行人检测与跟踪是混合交通条件下行人安全状态识别系统中的关键技术，对于提高城市行人交通的安全具有重要意义。
本文针对复杂场景下行人安全识别中的行人检测问题，提出了单摄像头条件下的运动行人检测与跟踪方法，并用实验验证了该方法的可行性。
论文主要完成了以下主要工作：一、采用了自适应背景模型技术和运动分割相结合的方法提取行人二值图像，用所得二值图像差分后进行Ｏｔｓｕ阈值分割，并将分割后的图像进行形态学处理，达到检测运动行人的目的。
该算法噪声影响较小，适应性较强，可以实现运动行人的有效分割。
二、根据视频中的行人位置特征，本文采用了Ｂｌｏｂ融合法，将分割图像中同一行人的Ｂ１０ｂ进行融合，提取出行人的位置特征，对融合后的位置特征进行检测，有效的降低了行人检测的误检率。
并且以该位置特征作为卡尔曼预测和跟踪的特征向量，简化了行人预测变量，然后将预测值与检测到的行人位置特征进行匹配，达到跟踪行人的目的。
基于深度学习的行人检测与追踪系统设计与实现
摘要： 行人检测与追踪在计算机视觉和智能交通监控领域具有重要的应用价值。本文利用深度学习方法，设计并实现了一种高效准确的行人检测与追踪系统。通过对深度学习模型的训练和优化，我们提高了行人检测和追踪的准确性和实时性。实验结果表明，我们的方法在不同场景下的行人检测和追踪任务中取得了非常好的效果。
1.引言 行人检测与追踪是计算机视觉和智能交通监控领域的重要研究内容。它可以应用于视频监控、交通管理等领域，以实现对行人的识别和跟踪，提供重要的安全和监控信息。然而，由于行人姿态、光照等因素的多样性，以及复杂动态场景的挑战，行人检测与追踪一直是一个具有挑战性的问题。
2.方法与算法 2.1 行人检测 为了实现高准确性的行人检测，我们采用了深度学习方法，结合卷积神经网络（CNN）和目标检测算法。我们选择了YOLOv3作为基础模型，并在其基础上进行了改进。通过在大规模数据集上进行训练，我们优化了模型的权重和参数，使其在行人检测任务上表现更好。在测试阶段，我们使用非极大值抑制（NMS）算法来消除重叠框，并进行置信度筛选，以获得最终的行人检测结果。
2.2 行人追踪 对于行人追踪，我们采用了多目标跟踪算法，在行人检测结果的基础上进行追踪，并保持追踪的准确性和实时性。我们使用卡尔曼滤波器来预测行人的运动轨迹，并使用匈牙利算法来进行匹配。在多个相邻帧之间，我们使用IoU重叠度来评估两个行人框的相似度，从而判断是否属于同一个行人，并更新追踪器的状态。通过不断优化追踪算法的参数，我们实现了精确的行人追踪。
3.实验与结果 我们在公开数据集上进行了实验，评估了我们的行人检测与追踪系统的性能。在行人检测方面，我们的系统在PASCAL VOC和COCO数据集上分别达到了XX%和XX%的检测准确率。在行人追踪方面，我们的系统在多个视频序列上实现了高实时性和准确性，平均每秒处理XX帧图像，并且保持了超过XX%的追踪成功率。
目标检测及跟踪技术研究及应用一、绪论目标检测及跟踪技术是计算机视觉中重要的研究领域，其应用涵盖各种领域，如视频监控、自动驾驶、智能手机相机、虚拟现实等。
本文将对目标检测及跟踪技术的研究现状及其应用进行综述。
二、目标检测技术目标检测技术是指在图像或视频中检测出感兴趣的目标。
常见的目标检测算法有：1. 基于颜色、形状和纹理特征的目标检测方法，如颜色过滤、形态学处理、边缘检测等；2. 基于人工神经网络（ANN）、深度神经网络（DNN）、支持向量机（SVM）等机器学习算法的目标检测方法，如YOLO、Faster R-CNN、SSD等；3. 基于特征点的目标检测方法，如SIFT、SURF、ORB等。
三、目标跟踪技术目标跟踪技术是指在视频序列中追踪目标的位置、大小和形状等属性。
常见的目标跟踪算法有：1. 基于滤波的目标跟踪方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等；2. 基于特征点的目标跟踪方法，如KLT、TLD、CSK等；3. 基于区域的目标跟踪方法，如MIL、LOT等；4. 基于深度学习的目标跟踪方法，如SiamFC、SiamRPN等。
四、技术应用1. 视频监控领域：目标检测及跟踪技术可以应用于视频监控系统中，用于检测和追踪行人、车辆等目标，实现智能识别和报警功能。
2. 自动驾驶领域：目标检测及跟踪技术可以应用于自动驾驶车辆中，实现对路面交通标志、行人、车辆等目标的识别和跟踪，实现车辆的自主导航和安全驾驶。
3. 智能手机相机领域：目标检测及跟踪技术可以应用于智能手机相机中，用于实现人脸识别、手势识别、拍摄稳定等功能，提高用户的摄影体验。
4. 虚拟现实领域：目标检测及跟踪技术可以应用于虚拟现实技术中，用于实现对用户手部和头部的追踪，提高交互体验。
五、结论目标检测及跟踪技术是计算机视觉中的重要研究领域，其应用既广泛又深入。
本文综述了目标检测及跟踪技术的研究现状及其应用情况，对相关领域的研究和发展具有重要的指导意义。
路面交通监控系统的视频图像目标检测与跟踪技术研究随着城市人口的增加和车辆数量的增长，路面交通管理变得越来越重要。
路面交通监控系统的视频图像目标检测与跟踪技术是一种有效的手段，可用于实时监控和处理交通违法行为、交通拥堵和事故等情况。
本文将探讨该技术的研究进展、方法和应用。
首先，路面交通监控系统的视频图像目标检测与跟踪技术是指通过分析监控视频图像，识别和跟踪出交通场景中的各个目标，如车辆、行人、交通标志等。
这项技术的研究主要包括目标检测和目标跟踪两个方面。
目标检测是指识别出图像中感兴趣的目标，并给出目标的位置和边界框。
在路面交通监控系统中，目标检测主要针对车辆和行人两类目标。
目标检测技术涉及很多方法和算法，如传统的边缘检测算法、颜色和纹理特征提取算法、深度学习算法等。
其中，深度学习算法近年来成为目标检测的主流方法，由于其具有较高的准确率和鲁棒性，尤其是卷积神经网络（CNN）在目标检测中的应用取得了很大的突破。
目标跟踪是指在连续帧图像中追踪目标的位置和运动轨迹。
由于交通场景中目标的运动速度较快、遮挡和相似目标多，目标跟踪是一个具有挑战性的任务。
目标跟踪的方法主要包括基于特征点的跟踪方法、基于颜色和纹理特征的跟踪方法、基于卡尔曼滤波的跟踪方法和基于深度学习的跟踪方法等。
近年来，深度学习方法在目标跟踪中也取得了显著的成果，如基于循环神经网络（RNN）的长短时记忆（LSTM）模型和基于卷积神经网络和循环神经网络的融合模型，在目标跟踪中取得了较好的效果。
此外，路面交通监控系统的视频图像目标检测与跟踪技术在实际应用中有着广泛的应用前景。
首先，在交通拥堵监测方面，该技术可以实时监测路面上的车辆数量、车速和车流密度，及时发现并处理交通拥堵情况，提供交通指引和优化路况。
其次，该技术还可以用于交通事故的监测和处理。
通过实时检测交通场景中的异常行为和事故情况，及时通知交警部门和救援组织进行处理，提高事故的响应速度和处理效率。
目标跟踪算法目标跟踪算法是指通过视频分析技术，实时追踪视频序列中的目标并获取其位置、形状、速度等信息的一种算法。
目标跟踪算法在计算机视觉、机器人、无人驾驶等领域广泛应用，能够实现自动驾驶、智能监控、动作捕捉等功能。
目标跟踪算法的主要步骤包括目标检测、目标跟踪和目标预测。
目标检测是指通过检测算法从视频帧中提取目标的位置和形状信息。
目标检测算法有很多种，常用的包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法和基于传统计算机视觉方法的背景建模、特征提取和分类器等算法。
目标跟踪是指在视频序列中连续追踪目标的位置和形状信息，实时更新目标的状态。
目标跟踪算法有很多种，常用的包括基于特征匹配的相关滤波器算法、卡尔曼滤波器算法和粒子滤波器算法等。
这些算法通过使用目标的特征信息（如颜色直方图、纹理特征等）来匹配目标并更新目标状态，从而实现目标的连续跟踪。
目标预测是指在目标跟踪的基础上，对目标未来位置进行预测。
目标预测算法有很多种，常用的包括基于卡尔曼滤波器的预测算法和基于运动模型的预测算法等。
这些算法通过分析目标的运动规律来推测目标未来位置，从而提前做出反应。
目标跟踪算法的性能指标通常包括跟踪精度、实时性和鲁棒性等。
跟踪精度是指算法追踪目标的准确度，即目标位置和形状信息的准确性。
实时性是指算法处理速度的快慢，即算法在给定时间内能够处理的视频帧数。
鲁棒性是指算法对噪声、光照变化、遮挡等外界干扰的抗干扰能力。
目标跟踪算法的应用非常广泛，如智能监控、自动驾驶、图像检索等。
智能监控系统可以通过目标跟踪算法实现对目标的自动跟踪和报警功能。
自动驾驶系统可以通过目标跟踪算法实现对前方车辆和行人的跟踪和避让功能。
图像检索系统可以通过目标跟踪算法实现对目标图像的搜索和匹配功能。
总之，目标跟踪算法是一种重要的视频分析技术，具有广泛的应用前景。
随着深度学习等技术的发展，目标跟踪算法的性能将进一步提升，应用范围也将更加广泛。
人体运动目标检测与跟踪方法的研究与实现作者：徐雷裴海龙来源：《现代电子技术》2010年第04期摘要:通过摄像机拍摄到的一段视频,对其中运动的人进行检测与跟踪。
在目标检测方面,获取运动行人图像序列,利用自适应背景提取方法得到背景,根据将目标与背景进行分离的分割阈值,对差分图像进行分割,提取运动区域,检测出人体运动目标;在目标跟踪方面,选用基于Kalman 滤波的运动跟踪系统,通过估计出运动目标的下一位置,对运动目标进行实时跟踪。
这里的实验是在Linux平台上利用Intel的开源OpenCV函数库建立起模型并实现算法。
经过多次仿真测试表明,使用Kalman滤波可以很好地解决实验中两个人握手时运动目标间遮挡的问题,并跟踪运动目标,而且处理速度比较快,能够满足一般情况下的实时性要求。
关键词:图像序列;目标检测;Kalman滤波;实时跟踪中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)04-128-04Research and Realization on Moving Object Detection and Tracking Methods of HumanXU Lei,PEI Hailong(College of Automation Science and Engineering,South China University ofTechnology,Guangzhou,510640,China)Abstract:Through a section of camera video,the moving human bodies are detected and tracked.In target detection,it obtains image sequence,gets the background using adaptive background extraction method.In accordance to the segmentation threshold of the partition separating the objects and images,it segments the images,extracts moving field,and detects the human bodies′ moving targets.In the target tracking,it chooses the movement tracking system based on Kalman filtering.By estimating the next position of moving targets,it tracks moving targets with real-time.In this paper,it builds the model and algorithm on the experimental platform in the Linux open-source use of Intel′s OpenCV library.Several rounds of simulation tests show that the use of Kalman filter can be a very good solution to the experiment.When two people shake hands with the issue of inter-shading,it solves the problem well,gets very good tracking of moving targets and fast processing speed.So,the system meets the real-time requirements under normal circumstances.Keywords:image sequence;target detection;Kalman filtering;real-time tracking0 引言运动目标的检测和跟踪是计算机视觉研究的主要问题之一,它融合了图像处理、模式识别、自动控制、人工智能及计算机等许多领域的先进技术,在无人机视觉导航、视频监控、医疗诊断、智能交通等方面都有广泛的应用。
视频图像分析中的行人检测与追踪随着科技的发展和智能化时代的到来，视频图像分析技术在各个领域的应用越来越广泛。
其中，行人检测与追踪是视频图像分析的一项重要任务。
行人检测与追踪技术不仅可以用于安防领域，还可以应用于智能交通、智慧城市等领域。
本文将介绍视频图像分析中的行人检测与追踪技术的原理和应用。
行人检测是指在视频图像中自动检测出行人目标的位置和轮廓。
行人追踪是指在连续的视频帧中跟踪行人目标的移动轨迹。
行人检测与追踪技术在视频监控系统中有着重要的应用，可以帮助监控人员快速识别行人目标，提醒异常情况并进行及时处理。
此外，行人检测与追踪技术还可以用于智能交通系统中，例如交通监控、交通流量分析等，提高道路交通的安全性和效率。
在视频图像分析中，行人检测与追踪的实现主要依靠计算机视觉和深度学习技术。
传统的行人检测方法主要基于特征提取和机器学习算法，例如Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些方法通过提取图像中与行人特征相关的特征向量，利用分类器进行判别，从而实现行人目标的检测。
然而，由于行人的外观和姿态的多样性，传统的方法在各种复杂场景下的检测效果有限。
近年来，深度学习技术的快速发展为行人检测与追踪带来了巨大的突破。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等能够自动学习和提取图像的高级特征，提高行人检测与追踪的准确性和鲁棒性。
目前，基于深度学习的行人检测与追踪方法已经成为主流。
在行人检测中，常用的深度学习模型是基于CNN的目标检测网络，例如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBoxDetector）等。
这些方法可以实现对图像中的行人目标位置和轮廓的准确检测，并能够进行实时处理。
此外，还有一些基于特征提取的模型，如LSTM （Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）等，可以捕捉行人目标在连续帧中的运动轨迹。
基于opencv中光流法的运动 行人目标跟踪与检测 一、课题研究背景及方法 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。 早期以静态图像处理中的分割、边缘提取、运动检测等方法为主。例如 （1）以Gavrila为代表的全局模板方法：基于轮廓的分层匹配算法，构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配, 从而识别出行人。为了解决模板数量众多而引起的速度下降问题，采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度。另外，匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换来度量两者之间的相似性。 （2）以Broggi为代表的局部模板方法：利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma大学开发的ARGO智能车中。 （3）以Lipton为代表的光流检测方法：计算运动区域内的残余光流； （4）以Heisele为代表的运动检测方法：提取行人腿部运动特征； （5）以Wohler为代表的神经网络方法：构建一个自适应时间延迟神经网络来判断是否是人体的运动图片序列； 以上方法，存在速度慢、检测率低、误报率高的特点。 二、行人检测的研究现状 （1）基于背景建模的方法：分割出前景，提取其中的运动目标，然后进一步提取特征，分类判别；在存在下雨、下雪、刮风、树叶晃动、灯光忽明忽暗等场合，该方法的鲁棒性不高，抗干扰能力较差。且背景建模方法的模型过于复杂，对参数较为敏感。 （2）基于统计学习的方法：根据大量训练样本构建行人检测分类器。提取的特征一般有目标的灰度、边缘、纹理、形状、梯度直方图等信息，分类器包括神经网络、SVM，adaboost等。该方法存在以下难点： （a）行人的姿态、服饰各不相同； （b）提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑； （c）分类器的性能受训练样本的影响较大； （d）离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况； 尽管基于统计学习的行人检测方法存在着诸多的缺点，但依然有很多人将注意力集中于此。 行人检测国外研究情况： 法国研究人员Dalal在2005的CVPR发表的HOG+SVM的行人检测算法(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Navneet Dalel,Bill Triggs, CVPR2005)。 Dollar 在 2010 年 BMVC 的 《The fastest pedestrian detector in the west》 一文中提出了一种新的思想，这种思想只需要训练一个标准 model,检测 N/K（K ≈10） 然后其余的 N-N/K 种大小的图片的特征不需要再进行这种复杂的计算，而是跟据这 N/K 次的结果， 由另外一种简单的算法给估计出来，这种思想实现的 基础是大小相近的图像的特征可以被足够精确的估计出来；同年，德国人：Stefen Walk文中使用改进的HOG，即HOF和CSS（color self similarity）特征，使用HIK SVM分类器。
2012年PAMI上发表的一篇关于行人检测的综述性文章，对常见的16种行人检测算法进行了简单描述，并在6个公开测试库上进行测试，给出了各种方法的优缺点及适用情况。另外，指出了未来行人检测的发展方向和趋势。 加州理工学院2009年行人检测的文章：Integral Channel Features（积分通道特征） 2013年ICCV2013： 1）Joint Deep Learning for Pedestrian Detection 2）Multi-Stage Contextual Deep Learning for Pedestrian Detection 简 称UDN算法，从文中描述的检测效果来看，该方法是所有方法中最好的，并且，效果远超过其他方法。经过对论文和该算法源码的研究，该算法是与作者另外一篇 论文的方法 ，另外的论文算法做图片扫描，得到矩形框，然后用该方法对矩形框进行进一步确认，以及降低误警率和漏警率。另外的论文是：Multi-Stage Contextual Deep Learning for Pedestrian Detection。这篇文章是用深度学习的CNN做candidate window的确认。而主要的行人检测的算法还是HOG+CSS+adaboost。
IJCV2014年的文章：Detection and Tracking of Occluded People，利用DPM模型，检测粘连情况很严重的行人，效果很好。
行人检测国内研究情况： 2007年，苏松志,李绍滋,陈淑媛等.行人检测技术综述[J]； 杜友田; 陈峰;徐文立; 李永彬;基于视觉的人的运动识别综述, 电子学报。
2008年，贾慧星,章毓晋，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[J]; 朱文佳，基于机器学习的行人检测关键技术研究[D].
三、基于opencv中光流算法的运动目标跟踪与检测 （1）0基于opencv的光流算法的运动目标跟踪与检测实现框图如下
（2）图像预处理 图像预处理的目的就要减少图像的噪声，以及为提取图像特征做准备，提高图像的识别率和准确率。本研究课题主要用到的图像预处理技术主要是：彩色图像灰度化，灰底图像高斯滤波，直方图均衡化等技术。
2、图像特征提取和检测 传统的运动目标跟踪和检测算法都是依据SVM、深度学习、adaboost等方法做分类，HOG、harr等特征作为目标跟踪和检测的前提。但是依据这些方法，实现较复杂，依据目标提取特征也较为复杂，而且特征提取也较为繁琐，针对不同的目标检测任务需要训练不同的分类器，这样耗时而且工作量巨大，数据量也是巨大。本研究课题不需要大量数据，只需要一段视频图像数据作为输入，然后采用光流算法，角点检测，视频图像中运动目标的关键点提取，以及确定目标区域大致范围。本研究课题运动目标是行人，其他运动目标依据改算法应该也是可行的。都是运动目标，都是对目标依据光流算法提取运动目标特征。
光流算法原理：光流是图像亮度的运动信息描述。光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设： ①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变； ②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。
假设图像上一个像素点(x,y)，在t时刻的亮度为E(x+Δx,y+Δy,t+Δt)，同时用u(x,y0和v(x,y)来表示该点光流在水平和垂直方向上的移动分量：
u=dx/dt v=dy/dt 在经过一段时间间隔Δt后该点对应点亮度为E(x+Δx,y+Δy,t+Δt),当Δt很小趋近于0时，我们可以认为该点亮度不变，所以可以有： E(x,y,t)=E(x+Δx,y+Δy,t+Δt) 当该点的亮度有变化时，将移动后点的亮度由Taylor公式展幵，可得：
忽略其二阶无穷小，由于Δt趋近于0时，有： 式中w=(u,v)，所以上式就是基本的光流约束方程。 其中令表示图像中像素点灰度沿x，y，t方向的梯度，可将上式改写成：Lucas-Kanade是一种广泛使用的光流估计的差分方法，这个方法是由Bruce D. Lucas和Takeo Kanade发明的。它假设光流在像素点的邻域是一个常数，然后使用最小二乘法对邻域中的所有像素点求解基本的光流方程。 通过结合几个邻近像素点的信息，卢卡斯-金出方法(简称为L-K方法)通常能够消除光流方程里的多义性。而且，与逐点计算的方法相比，L-K方法对图像噪声不敏感。不过，由于这是一种局部方法，所以在图像的均匀区域内部，L-K方法无法提供光流信息。
Lucas-Kanade改进算法 Jean-Yves Bouguet提出一种基于金字塔分层，针对仿射变换的改进Lucas-Kanade算法。 为什么要用金字塔？因为lk算法的约束条件即：小速度，亮度不变以及区域一致性都是较强的假设，并不很容易得到满足。如当物体运动速度较快时，假设不成立，那么后续的假设就会有较大的偏差，使得最终求出的光流值有较大的误差。 考虑物体的运动速度较大时，算法会出现较大的误差。那么就希望能减少图像中物体的运动速度。一个直观的方法就是，缩小图像的尺寸。假设当图像为400×400时，物体速度为[16 16],那么图像缩小为200×200时，速度变为[8,8]。缩小为100*100时，速度减少到[4,4]。所以在源图像缩放了很多以后，原算法又变得适用了。所以光流可以通过生成 原图像的金字塔图像，逐层求解，不断精确来求得。简单来说上层金字塔（低分辨率）中的一个像素可以代表下层的两个。 假设I和J是两幅2D的灰度图像，对于图像上每个像素点的灰度值定义为： I(x)=I(x,y) 和 J(x)=j(x,y) 其中x=(x,y)是图像上像素点的图像坐标。 在实际场景中图像I和图像J可以代表前后两帧图像。对于图像特征点金字塔跟踪来说的目的是：对于前一帧的图像I上一点u(ux,uy)，要在后一帧图像J上找到一点v(ux+dx,uy+dy)与之相匹配，即灰度值最接近。那么向量d=[dx,dy]就是图像在点u处的运动速度，也就是所说像素点u的光流。为了进一步说明向量d的含义。我们假设前一帧图像经历了仿射变换到后一帧图像，定义变换矩阵为
其中四个参数dxx，dyy，dxy，dyx表征着图像中的仿射变形。所以光流计算的目的转变成找到向量d和变换矩阵A使得图像上一块区域内灰度差最小。 定义误差
