车载视觉系统行人检测算法研究的文献综述
1前言
行人检测和跟踪是城市交通环境下的智能车辆导航系统中的一项关键技术，对推动智能车辆的发展及保障城市交通安全具有十分重要的作用。道路交通事故的发生给人类社会带来了极大的危害。所以，如何减少交通事故的发生，有效地检测和跟踪车辆前方的行人，并及时地采取措施保护行人，避免碰撞行人是智能车辆安全辅助驾驶技术的研究方向。
2正文
2.1研究背景
随着我国机械工业的迅猛发展，汽车行业也实现了新的跨越.汽车的普及带来了许多危害，诸如:“汽车尾气”对环境的污染、消耗汽油造成能源的紧缺、交通拥挤、交通事故等等。目前，我国的交通安全形势日益严峻，交通事故频繁发生，财产损失和人员伤亡惨重。虽然我国仅拥有全世界约2.5%的汽车，但是引发的道路交通死亡事故占世界的15%，已是交通事故多发的国家。
基于车载视觉的行人检测系统在智能交通，汽车自动驾驶，汽车辅助驾驶以及智能机器人等领域中都有着非常广泛的应用前景。随着社会的智能化，对各种交通环境下的行人:车辆、非机动车、行人以及交通标志等的检测，在商业、工业、科学以及生活应用方面受到了高度关注和重视，因此基于车载视觉的行人检测技术研究具有重要的实际意义和应用价值。同时，从技术层面考虑，基于车载视觉的行人检测技术主要是针对机器学习理论和图像处理方向的应用，包括了候选区域提取、分类器设计、行人检测、行人跟踪等部分，其涉及到计算机视觉、机器学习、图像处理、模式识别、人工智能、自动驾驶等诸多领域，因此具有很强的研究价值。
2.2研究意义
智能车辆在智能交通[1]、汽车安全辅助驾驶[2]、车辆的自动或遥控驾驶[3]、工厂、仓库的巡逻等方面都有着广泛的应用前景，另外智能车辆还可以用到其它场合，例如星球探险、危险区域采样、军事用途等。随着社会不断发展，智能车辆在工业、商业、科学应用方面会越来越受人们重视，因此对智能车辆相关技术的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。综上所述，从理论研究的角度出发，本文所研究的低能见度环境下的行人检测算法研究可以为智能车环境感知技术的发展提供一定的借鉴;从应用研究角度出发，本文所研究的低能见度环境下的行人检测算法对提高汽车安全性具有一定的应用参考价值。
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