行人預警演算法

⑴ 長安CS75行人識別是什麼

車型配置有車道輔助系統時，針對橫穿馬路的運動行人，預警輔助制動系統可識別行人。

預警輔助制動系統針對行人時，包括前碰撞預警系統和自動緊急制動系統。

行人前碰撞預警系統在與橫穿馬路行人存在追尾碰撞危險時，通過報警提醒駕駛員及時制動。

如果駕駛員完全未做出反應，自動緊急制動系統將主動施加制動以避免或減輕碰撞事故造成的傷害。

行人識別是通過ACC使用的毫米波雷達和車道偏離預警系統試驗前置智能來探測行人，攝像頭和雷達的探測局限均會影響行人PAB性能。

特別要注意的是：

由於實時交通、道路、天氣等車輛行駛環境復雜，雷達不能確保在各種條件下都能正確探測。如果雷達無法探測前方行人，行人PAB將不起作用。

惡劣天氣（如大雨、大雪、冰雹等）和濕滑路面（如冰雪、潮濕或積水路段等）會導致行人PAB性能下降。

當雷達系統受到環境的影響（如電場干擾、地下停車場、隧道、鐵橋、路軌、施工區、限寬限高門等）時，探測將受到干擾，行人PAB性能下降或誤觸發率增大。

結構性改裝車輛（如降低底盤高度、改變車輛前端牌照安裝板等）可能降低行人PAB性能或增加誤觸發率。

攝像頭在寒冷、惡劣的氣候條件下，可能不運行。雨、雪、霧氣、低照度都能影響攝像頭對於行人的識別，降低行人PAB性能。

感測器被鳥糞、泥土、冰、昆蟲等遮擋系統可能不運行。嚴禁在感測器（內後視鏡位置）附近進行擋風玻璃維修。

⑵ 榮威科萊威行人預警系統怎麼設置

您好，MOD移動物體&；行人探測預警系統，能實時監測周圍的行人，並通過中控台顯示屏、蜂鳴聲進行預警。不過有個前提條件:車速必須限制在10km/h以內，靜止、倒車時攝像頭才在工作。

⑶ 基於行人軌跡預測的無人駕駛汽車主動避撞的演算法是什麼

1、針對傳統軌跡預測演算法無法深度挖掘行人步行意圖信息，無法提前預測行人軌跡，導致無人駕駛汽車主動避碰演算法、道路行人圖像信息和位置信息存在缺陷的問題通過車載感測器獲取道路行人的行為特徵，基於卷積神經網路識別道路行人的行為特徵，分析其步行意圖。使用卡爾曼濾波演算法得到狀態估計的預測值，結合行人主觀意圖進行修正，輸出符合行人主觀意圖的預測軌跡。通過行人車輛交叉口的特徵，建立不同行人軌跡類別的估計安全距離模型，並基於道路對行人軌跡進行預測，結果表明當行人行為特徵發生變化時，基於行為特徵的行人軌跡預測演算法分析可以提前預測行人軌跡變化，有效保證道路行人的安全。

4、該演算法基於對行人軌跡位置點的連續預測，結合行人步行意圖，預測動態系統的最優狀態，得到符合行人主觀意圖的最優軌跡，提供實時有效的行人行人主動避碰演算法的軌跡信息。 分析人車混合環境下的交通事故風險，根據人車交叉點建立估計的安全距離模型。測試結果表明，所提出的行人主動避碰演算法能夠有效保證道路行人的安全，能夠保證制動減速過程的平穩性和交通流的平穩性。

⑷ 行人識別預警系統組成及其工作原理是什麼

行人識別預警系統自動對高速路進行實時監測，無需人工干預，一旦檢測到行人進入時，便會立即觸發告警，並將告警消息發送到管理人員的手機上，提醒其及時處理。同時將報警截圖和視頻保存到資料庫形成報表，可根據時間段對報警記錄和報警截圖、視頻進行查詢點播，方便進行事後軌跡回溯，快速查找責任人。

⑸ yolo 演算法

YOLO是一種目標檢測的演算法。
YOLO將對象檢測重新定義為一個回歸問題，所以它非常快，不需要復雜的管道。它比「R-CNN」快1000倍，比「Fast R-CNN」快100倍。能夠處理實時的視頻流，延遲能夠小於25毫秒，精度是以前實時系統的兩倍多，YOLO遵循的是「端到端深度學習」的實踐。它將單個卷積神經網路（CNN)應用於整個圖像，將圖像分成網格，並預測每個網格的類概率和邊界框。

例如，以一個100x100的圖像為例。我們把它分成網格，比如7x7。然後，對於每個網格，網路都會預測一個邊界框和與每個類別（汽車，行人，交通信號燈等）相對應的概率。

⑹ 低速行人警示系統是什麼意思

是系統可以在車速低於30km/h時發出警示聲音，藉此可以使得周邊行人更好地察覺到車輛。

按照GB7258-2017新要求，2018年1月1日起生產的純電動車、插電式混合動力汽車必須配備低速提示音功能。1月12日，新出行曝光了一張比亞迪發布的關於純電動車、插電式混合動力汽車增加低速提示音的通知。

該通知主要面向各服務店銷售以及售後維修時宣傳。當車輛靜止時，無提示音；車輛速度小於20km/h時，提示聲音隨車速的增加而增大；車輛速度大於20km/h小於30km/h時，提示聲音隨車速的增加而降低。車輛速度大於30km/h時，提示聲音自動停止。

低速行人警示系統：

車輛倒擋行駛時，車輛會發出持續均勻的警告聲。無論車輛前進還是倒擋行駛，發動機啟動時，提示音自動停止。值得一提的是，低速提示音系統可通過方向盤上的「確定」操作按鍵控制開啟及關閉，車輛重新上電啟動時，系統默認開啟。

在控制模塊的開發中，細心地查找可替代晶元。團隊同力協作, 在開發過程一直堅持著保證質量、靈活應變、膽大心細、堅決降本的原則，安全、准確地保障了降本方案的開發。

⑺ 無人駕駛(二)行人檢測演算法

姓名：王夢妮

學號：20021210873

學院：電子工程學院

【嵌牛導讀】本文主要介紹了無人駕駛中所需的行人檢測演算法

【嵌牛鼻子】無人駕駛 環境感知 計算機視覺 SVM Adaboost演算法 R.CNN

【嵌牛提問】無人駕駛中所用到的行人檢測演算法有哪些

【嵌牛正文】

在同樣的交通路況下，無人車通過對自身運動狀態及行駛環境信息進行分析，決策出最佳行駛策略和行駛方案代替駕駛員完成一系列駕駛行為，從而降低道路交通事故的發生率。而在無人駕駛中最為重要的技術便是環境感知，而在城市道路上有大量的行人出行，只有準確快速地檢測出行人與對其進行跟蹤，才能避免車撞人。

計算機視覺是研究賦予機器「人眼」功能的科學，通過多個感測器來獲取一定范圍內的色彩數據，用演算法分析得到的數據從而理解周圍環境，這個過程模擬了人眼以及大腦的處理過程，從而賦予機器視覺感知能力。現有的行人檢測技術大多都是檢測照片中的行人目標，這種照片的拍攝大多是拍攝的靜止目標，圖像的解析度和像素點包含的語義信息都及其豐富，對應的演算法在這樣的圖片上往往能取得理想的效果，但是用於無人車的「眼睛」，演算法的魯棒性就表現的非常差。這是因為在實際的道路環境中，攝像頭需要搭載的車身上，在行進過程中跟隨車以一定的速度移動，並且在實際道路中，行人目標往往是在運動的，由此提取出拍攝視頻中的一幀就會出現背景虛化，造成像素點包含的語義信息大量減少，增加了行人檢測的難度。

行人檢測是計算機視覺領域的一個重要研究課題。在實際生活中，行人大多處於人口密集、背景復雜的城市環境中，並且行人的姿態各不相同，如何將行人從色彩豐富、形狀相似的環境中快速准確地提取出來，是行人檢測演算法的難點。

行人檢測演算法分為兩大類，一類是基於傳統圖像處理，另一類是基於深度學習的方法。近年來隨著計算機計算速度的大幅提升，基於深度學習的方法有著越來越高的檢測速度與檢測精度，在行人檢測領域應用越加廣泛。

（一）基於傳統圖像處理的行人檢測演算法

使用傳統的圖像處理方法來做行人檢測一般都是由兩個步驟組成，第一就是需要手工設計一個合理的特徵，第二就是需要設計一個合理的分類器。手工設計特徵就是找到一種方法對圖像內容進行數學描述，用於後續計算機能夠區分該圖像區域是什麼物體，分類器即是通過提取的特徵判斷該圖像區域屬於行人目標還是屬於背景。在傳統的圖像處理領域，手工特徵有許多種，比如顏色特徵、邊緣特徵(canny運算元和sobel運算元)以及基於特徵點的描述子(方向梯度直方圖)等。 學者們一致認為方向梯度直方圖是最適合行人檢測的人工特徵，其主要原理是對圖像的梯度方向直方圖進行統計來表徵圖像。該特徵是由Dalal於2005提出的，並與SVM分類器相結合，在行人檢測領域取得了前所未有的成功。

傳統的行人檢測方法首先需要通過提取手工設計特徵，再使用提取好的特徵來訓練分類器，得到一個魯棒性良好的模型。在行人檢測中應用最廣泛的分類器就是SVM和Adaboost。SVM分類器就是要找到一個超平面用來分割正負樣本，這個超平面的滿足條件就是超平面兩側的樣本到超平面的距離要最大，即最大化正負樣本邊界。下圖即為線性SVM的示意圖。

Adaboost分類演算法的主要原理不難理解，就是採用不同的方法訓練得到一系列的弱分類器，通過級聯所有的弱分類器來組成一個具有更高分類精度的強分類器，屬於一種迭代演算法。原理簡單易於理解且有著良好的分類效果，唯一不足就是練多個弱分類器非常耗時。下圖為面對一個二分類問題，Adaboost演算法實現的細節。

           

 

（二）基於深度學習的行人檢測演算法

    近年來，隨著硬體計算能力的不斷增強，基於卷積神經網路的深度學習飛速發展，在目標檢測領域取得了更好的成績。卷積神經網路不再需要去手動設計特徵，只需要將圖片輸入進網路中，通過多個卷積層的卷積操作，提取出圖像的深層語義特徵。要想通過深度學習的方法得到一個性能良好的模型，需要大量的樣本數據，如果樣本過少，就很難學習到泛化能力好的特徵，同時在訓練時，由於涉及到大量的卷積操作，需要進行大量計算，要求硬體設備具有極高的算力，同時訓練起來也很耗時。隨著深度學習的飛速發展，越來越多基於深度學習的模型和方法不斷被提出，深度學習在目標檢測領域會有更加寬廣的發展空間。

Ross Girshick團隊提出了R.CNN系列行人檢測演算法，其中Faster R—CNN 演算法通過一個區域提議網路來生成行人候選框，在最後的特徵圖上滑動來確定候選框。Faster RCNN是首個實現端到端訓練的網路，通過一個網路實現了特徵提取、候選框生成、邊界框回歸和分類，這樣的框架大大提高了整個網路的檢測速度。 He Kaiming等人在2017年提出Mask R—CNN演算法，該演算法改進了Faster·R—CNN， 在原有的網路結構上增加了一個分支進行語義分割，並用ROI Align替代了ROI Pooling，取得了COCO數據集比賽的冠軍。

⑻ 自動駕駛汽車如何識別和預測車和行人行為

據外媒2月14日報道，美國密歇根大學科學家們正利用人類的步態、身體對稱性和足部位移，教授自動駕駛汽車識別和預測行人的行動，其精確度要高於現有技術。

據悉，汽車通過攝像頭、激光雷達和全球定位系統(GPS)收集到的數據，可以使研究人員能夠捕捉到人類活動的視頻片段，然後在三維(3D)計算機模擬中再現它們。在此基礎上，科學家們創造了一個「生物力學啟發下的循環神經網路」，用於對人類運動進行分類。
據研究人員稱，他們通過利用循環神經網路預測距離汽車約50碼處的一個或幾個行人的動作及其未來位置，該網路相當於一個城市交叉路口的規模。汽車要想擁有必要的預測能力，需要利用循環神經網路深入研究人類動作細節，其中包括人類步態的節奏(周期性)、四肢的鏡像對稱性，以及走路時腳的位置對人體穩定性的影響。
密歇根大學機械工程助理教授Ram Vasudevan說：「此前在這一領域的研究通常只關注靜態圖像，並不關注人們如何在三維空間中運動。然而，如果這些汽車要在現實世界中運作和互動，我們需要確保對行人所在位置的預測與車輛的下一步走向不一致。行人的動作和他們遙望的地方可以告訴你他們的注意力水平程度，也能告訴你他們下一步即將做什麼。」
大部分將自動駕駛技術提升至目前水平的機器學習演算法，都涉及二維圖像—即靜態照片。如果一台電腦展示了數百萬張的停車標志照片，最終它將能夠在現實世界中實時識別出停車標志。然而，通過利用運行數秒的視頻片段，系統可以研究視頻片段的前半部分來進行預測，然後用後半部分來驗證准確性。
最終，研究結果表明，這種新系統提升了無人駕駛汽車預測未來最有可能發生情況的能力，有利於提高自動駕駛汽車的安全性。