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2023年行人检测综述报告 第一篇：行人检测综述报告 基于深度神经网络的行人检测综述 摘要：行人检测是汽车自动驾驶的基础技术之一。基于深度神经网络模型的行人检测方法取得的效果已经远超于运用传统特征经行识别得到的效果。仿生物视觉系统的卷积神经网络作为深度学习的重要组成、在图像、语音等领域得到了胜利应用。其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的探讨热点。通过增加网络层数所构造的深层神经网络使机器能够获得抽象概念实力，在诸多领域都取得了巨大的胜利，又掀起了神经网络探讨的一个新高潮。本文回顾了神经网络的进展历程，综述了其当前探讨进展以及存在的问题，展望了将来神经网络的进展方向。 关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习 Survey of Pedestrian detection based on Deep Neural Network Yin Guangchuan，Zhangshuai，Qi Shuaihui Abstract：Pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned vehicles.The pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional one.Convolutional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep learning.Local receptive field, sharing weights and down sampling are three important characteristics of CNN which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine visionWith the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research.This paper recalls the development of neural network, summarizes the latest progress and existing problems considering neural network and points out its possible future directions.Keywords: pedestrian detection;convolutional neural network;deep learning 国防科技高校课程设计 机器视觉 引言 行人兼具刚性和柔性物体的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的探讨难点与热点。行人检测技术由于应用的广泛性使其在计算机视觉领域成为一个重要分支，对视频监控、车辆帮助驾驶、智能机器人等多个领域供应了重要的技术支持。近几年来，深度学习在大规模图像分类方面取得的了重大突破，说明深度学习可以从多媒体内容中提取具有很强表达实力的特征。卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork，CNN)供应了一种端到端的学习模型，模型中的参数可以通过传统的梯度下降方法进行训练，经过训练的卷积神经网络能够学习到图像中的特征，并且完成对图像特征的提取和分类。作为神经网络领域的一个重要探讨分支，卷积神经网络的特点在于其每一层的特征都由上一层的局部区域通过共享权值的卷积核激励得到。这一特点使得卷积神经网络相比于其他神经网络方法更适合应用于图像特征的学习与表达。CNN 把特征提取归入模型学习，把特征学习和分类学习有机结合起来，更有效地实现对图像的识别特别是近两年，卷积神经网络受到了更为广泛地关注CNN 可能是机器学习领域近十年最胜利的探讨方向，因此本文拟对 CNN 的进展和其在行人检测上的探讨成果进行了介绍，并对其预期探讨方向进行展望。卷积神经网络的探讨历史 世纪60年头，Hubel等的生物学探讨说明，视觉信息从视网膜传递到大脑中是通过多个层次的感受野(Receptive Field)激发完成的；1980 年，Fukushima第一次提出了一个基于感受野理论模型Neocognitron。Neocognitron 是一个自组织的多层神经网络模型，每一层的响应都由上一层的局部感受野激发得到，对于模式的识别不受位置、较小形态转变以及尺度大小的影响。Neocognitron 接受的无监督学习也是卷积神经网络早期探讨中占据主导地位的学习方式。 1998 年，Lecun 等提出的 LeNet 其次篇：银行人 银行人 1专业信息分类 栏目设置贴合银行业务需求，为您供应宏观经济环境、最新监管政策、深度行业资讯、银行高管视野、即时同业动态等相关信息，打造银行人掌上日报！ 2.精准智能举荐 智能匹配用户关注信息，运用越多、时间越长，银行人将真正做到想您所想，急您所急。 3.高效内容精简 银行人致力于为您供应精华信息，让您用最短的时间触及最核心的观点！4.刚好实时更新 对海量网络信息实时自动采集，24小时滚动推送最新资讯。 5.功能简介 评论发表个人观点、回复他人评论，与其他用户互动； 保藏保藏感爱好的文章，便利稍后阅读； 共享共享宠爱的内容，与好友更多互动； 搜寻热词推送、排序优化，越用越懂你； 有用有用评价，给您最具价值的。 选择银行人，不仅仅是选择一个产品，而是选择一个伙伴。北京银联信投资顾问有限责任公司是国内最大的一家专业服务于银行的询问机构，现已成为700多家中外资银行的长期合作伙伴，2023年公司与SAS达成战略合作伙伴关系助力大数据时代下的银行定量化、精细化管理。在历经12年进展的积淀基础上，公司推出银行人APP，凭借丰富的业内阅历、专业的研发团队、领先的技术支持，将其打造为银行人的不二之选！ 只要您一秒钟的下载安装，便可获得一劳永逸的强大信息库！ 第三篇：行人闯红灯调查 关于行人闯红灯调查与分析 摘要：素以文明古国，礼仪之邦著称的中国，在阅历了改革开放几十年的飞速进展后，以一个经济大国的身份站在了世界的面前。国人在沾沾自喜于宏大成就的同时，却放松了对社会主义精神文明的建设。随着生活水平的提高，私家车越来越多的成为人们便利出行的首选工具，城市交通也承受着越来越大的压力，其中一个突出的问题就是行人和车辆对路权的争夺。在接连不断的公路上，迎着闪烁的红灯，一群群的行人跨过斑马线，成为了每一个城市一道“靓丽的风景线。法律已经明文禁止闯红灯，并且自身还要面临确定的生命威胁，为何国人还是我行我素，置社会规则于脑后？是什么人会闯红灯，他们为什么闯红灯，莫非仅仅归结于他们自身的素养问题。总之，闯红灯这个现象不仅折射出了中国在建设和谐社会中存在的一些问题，还从侧面反映出了有关监管部门对此行为的无奈和乏力。更深层次的揭露了国人性格的一些缺陷和缺乏。行人闯红灯，是行人交通违法中最普遍、最明显、也是数量最多的一种交通违法行为。这种违法行为不仅对交通违法者本人的人身存在极大的危险，而且有碍保持道路畅通，更是造成交通事故发生的极大诱因。要治理行人闯红灯的问题，首先要探究行人这么做的缘由以及这他们对于这种行为的看法。找到了“病根，才能避开“治标不治本。基于这样的缘由，我们首先在校内内进行了问卷调查。 关键词：闯红灯、缘由、现状、素养、调查 一、具体实施步骤： 1、小组探讨制定调查支配、设计调查问卷、由组长支配工作 2、在各个宿舍旁边、食堂旁边、校门口分发调查问卷 3、到南大街的十字路口视察并记录行人闯红灯现象，在这个过程中我们以30分钟定时计数 4、将收回的调查问卷进行整理，小组探讨，分析数据，得出结论 5、写调查报告 二、内容分析： 若把“闯红灯视作一个风险型决策问题。那么主导行人做确定的就是他会获得的利益、可能遭受的损失以及各自会发生的概率。通过调查可以看到，大多数人认为只要自己留神，闯红灯并没有那么危险，也就是并不会遭受损失。至于收益，可能并非完全是节省时间，只是觉得等了就“吃亏，而通过闯红灯则避开了这种损失。而行人在做决策时，基本只关注了自己的利益，没有考虑到对他人、对驾驶员造成的影响。 我们还觉察，交通平安的教化极其失败。虽然是法规，但我们倾向于把它看成是道德教化。究其失败的缘由，我们的道德教化就只能是一些堂而皇之的说法，或是苍白无力的教条，没有触及人们内心的道德需要，没有也不行能真正树立起公德意识。 毫无疑问，仅靠道德制约是远远不够的。至少现阶段，确定需要惩办措施，这某种程 上是在稳固教化的效果。假如没有相应的惩办措施，人们学的是一套，做的却会是另一套。我们通常觉得在发达国家乱闯红灯的人很少，很多人把缘由归结于那些国家公民的整体素养高。其实这种相识并不全面，综观世界各国，不少国家都是接受严峻的措施来惩处闯红灯者。 在新加坡，行人第一次闯红灯，罚款200新元(约相当于人民币1000元)；其次次、第三次再闯，最重可以判半年到一年的监禁。美国各州对乱穿公路者罚款2到50美元不等，虽然数额相对不大，但惩处记录将会记入个人信誉记录中，终身不能抹去。在德国没有人贸然闯红灯，因为闯红灯者将会面临很严峻的后果。这意味着以后，别人可以分期付款、延期支付，而闯红灯者却必需马上支付。别人可以向银行拿到比较长时间的贷款，而闯红灯者却不行以。并且银行给闯红灯者的贷款利率要远比其他人高。 我想人们闯红灯的一巨大诱因是各个利益的驱使，其核心是经济利益的驱使，所以我们对乱闯红灯的人处以经济上的惩处，从而提高乱闯红灯的本钱，从而大大削减了人们乱闯红灯的行为。所以我们可以借鉴西方发达国家的阅历，对乱闯红灯的行人进行严峻的惩办，而且跟德国学习，在公共体系内对乱闯红灯的人进行惩办。这比起让各人所在单位对其进行 惩处更具可操作性，也更公正、有力。而交警在路口当场进行罚款虽然效果明显，但会遭受很大阻力，也消耗了极大的人力物力。相较之下，还是德国那样在公共体系内的惩办手段更有效。 三、总结： 由以上分析可以得出这样的结论：闯红灯现象的根源还是交通平安意识冷淡、缺乏社会公德心。“跟风闯红灯的现象恰恰可以说明这一点，假如不闯红灯是社会主流，那么就应当是闯红灯的人受群众影响，“跟风遵守法律才对。 我们可以借鉴西方发达国家的阅历，对乱闯红灯的行人进行严峻的惩办，而且跟德国学习，在公共体系内对乱闯红灯的人进行惩办。这比起让各人所在单位对其进行惩处更具可操作性，也更公正、有力。而交警在路口当场进行罚款虽然效果明显，但会遭受很大阻力，也消耗了极大的人力物力。相较之下，还是德国那样在公共体系内的惩办手段更有效。或许有的人认为这样的惩处太小题大做了，但从城市社会学的角度来看，对乱穿公路闯红灯者的严管重罚是对生命权的爱惜和敬重，而不是有意犯难行人。而严峻的惩办措施收到了较好的效果，我想其缘由是根据我之前分析的，人们闯红灯的一巨大诱因是各个利益的驱使，其核心是经济利益的驱使，所以我们对乱闯红灯的人处以经济上的惩处，从而提高乱闯红灯的本钱，从而大大削减了人们乱闯红灯的行为。 往往一个违规行为便会形成一起交通事故隐患，一个隐患就会酿成一起交通事故，一起交通事故又会导致一幕悲剧。或许，您从未意识到：车祸是那样无情，瞬间会葬送一个人的生命；车祸是那样惨痛，让人饱尝失去亲人的悲楚。谁不盼望我们的生活中再多一份奇妙？谁不盼望我们的身边再多一份平安？为了这份奇妙，为了这份平安，我们不应当把闯红灯作为习惯。只有遵章遵守法律，平安才会伴您一生，只有文明交通，事故才会与您无缘。 第四篇：行人交通平安常识 行人交通平安常识 1、行人须在右边的人行道内走;没有人行道的，则要在靠右人行道的路边走。 2、横过车行道，须走人行横道(斑马线)。有人行过街天桥或人行地道的，须走人行过街天桥或人行地道。 3、通过有交通信号限制的人行横道，须遵守信号警示;人行横道(斑马线)灯，绿灯亮时，行人可以横过人行横道(斑马线);绿灯闪烁时，行人不准进入行人横道(斑马线)，但已进入人行横道的可以接着行走;红灯亮时，行人不准进入人行横道(斑马线)。 4、通过没有交通信号限制的人行横道线时要留意避让车辆，不准追逐、猛跑;穿过没有任何人行横道线(斑马线)的，要走直线，不行迂回通过;穿过时要先看左边，再看右边，确定没有机动车时才可以穿越公路;不准在车辆接近时突然横穿公路。 5、不准穿越、倚坐人行道、车行道和铁路道口的护栏;不得在桥梁、隧道和人行天桥上躺卧。 6、不准在道路上扒车、追车、强行拦车或抛物击车。 7、行人不得进入高速公路。 8、横过公路时，有交通警察或交通管理人员指挥时，应听从交通警察或交通管理人员的指挥。 9、不准在机动车道上滑板、滑旱冰等有碍交通平安的活动。 第五篇：行人 (片段描写) 行人片段描写 这是寒风凛冽的一天，十字路口的公路一边，一位行色匆忙的中年妇女，正在焦急地等待着什么，她身穿一件褐色棉袄，一条黑色棉裤，腰间斜跨了一个黑色的包，她一边时时常地看不停跳动的红绿灯，一边把周身的衣服拉紧了些，并且不断地跺着脚，以此取暖。或许是觉得等待的时间过长了，有点不耐烦的样子，不停在原地踱来踱去的，时而仰头看天大口呼气，时而低下头自言自语着，最终，她停下了脚步，双手紧握，似乎是做了一个确定。她抬头看了一下久未转绿的红灯，转而掉头向左走去，或许有五十步有余，突然停下了脚步，做了一个令人惊异的举动，她的一条腿先是横跨过立于人行道与机车道之间的栏杆，然后两只手往栏杆上一撑，另一条腿也跨过了栏杆，最终轻轻松松地落到了地面，接下来的事就可想而知了，她慌惊惊慌地走过了机车道，又跨过了另一个栏杆，顺当地过了公路，这一系列的动作甚是娴熟，似乎早就训练过一样，我不禁感叹于她动作的娴熟与惊险，也尊敬她的志气。其实这样的行为在现实生活中屡见不鲜，虽然政府号召不要尝试这类动作，可是执行力度不够，一些民众为了便利或是赶急事就会做出违背交通规则的事情，这不仅有违交通，而且对自身也是存在危险的，对于此类事务，我只想说，遵守交通，珍爱生命。