行人预警算法

⑴ 长安CS75行人识别是什么

车型配置有车道辅助系统时，针对横穿马路的运动行人，预警辅助制动系统可识别行人。

预警辅助制动系统针对行人时，包括前碰撞预警系统和自动紧急制动系统。

行人前碰撞预警系统在与横穿马路行人存在追尾碰撞危险时，通过报警提醒驾驶员及时制动。

如果驾驶员完全未做出反应，自动紧急制动系统将主动施加制动以避免或减轻碰撞事故造成的伤害。

行人识别是通过ACC使用的毫米波雷达和车道偏离预警系统试验前置智能来探测行人，摄像头和雷达的探测局限均会影响行人PAB性能。

特别要注意的是：

由于实时交通、道路、天气等车辆行驶环境复杂，雷达不能确保在各种条件下都能正确探测。如果雷达无法探测前方行人，行人PAB将不起作用。

恶劣天气（如大雨、大雪、冰雹等）和湿滑路面（如冰雪、潮湿或积水路段等）会导致行人PAB性能下降。

当雷达系统受到环境的影响（如电场干扰、地下停车场、隧道、铁桥、路轨、施工区、限宽限高门等）时，探测将受到干扰，行人PAB性能下降或误触发率增大。

结构性改装车辆（如降低底盘高度、改变车辆前端牌照安装板等）可能降低行人PAB性能或增加误触发率。

摄像头在寒冷、恶劣的气候条件下，可能不运行。雨、雪、雾气、低照度都能影响摄像头对于行人的识别，降低行人PAB性能。

传感器被鸟粪、泥土、冰、昆虫等遮挡系统可能不运行。严禁在传感器（内后视镜位置）附近进行挡风玻璃维修。

⑵ 荣威科莱威行人预警系统怎么设置

您好，MOD移动物体&；行人探测预警系统，能实时监测周围的行人，并通过中控台显示屏、蜂鸣声进行预警。不过有个前提条件:车速必须限制在10km/h以内，静止、倒车时摄像头才在工作。

⑶ 基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞的算法是什么

1、针对传统轨迹预测算法无法深度挖掘行人步行意图信息，无法提前预测行人轨迹，导致无人驾驶汽车主动避碰算法、道路行人图像信息和位置信息存在缺陷的问题通过车载传感器获取道路行人的行为特征，基于卷积神经网络识别道路行人的行为特征，分析其步行意图。使用卡尔曼滤波算法得到状态估计的预测值，结合行人主观意图进行修正，输出符合行人主观意图的预测轨迹。通过行人车辆交叉口的特征，建立不同行人轨迹类别的估计安全距离模型，并基于道路对行人轨迹进行预测，结果表明当行人行为特征发生变化时，基于行为特征的行人轨迹预测算法分析可以提前预测行人轨迹变化，有效保证道路行人的安全。

4、该算法基于对行人轨迹位置点的连续预测，结合行人步行意图，预测动态系统的最优状态，得到符合行人主观意图的最优轨迹，提供实时有效的行人行人主动避碰算法的轨迹信息。 分析人车混合环境下的交通事故风险，根据人车交叉点建立估计的安全距离模型。测试结果表明，所提出的行人主动避碰算法能够有效保证道路行人的安全，能够保证制动减速过程的平稳性和交通流的平稳性。

⑷ 行人识别预警系统组成及其工作原理是什么

行人识别预警系统自动对高速路进行实时监测，无需人工干预，一旦检测到行人进入时，便会立即触发告警，并将告警消息发送到管理人员的手机上，提醒其及时处理。同时将报警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。

⑸ yolo 算法

YOLO是一种目标检测的算法。
YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题，所以它非常快，不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。能够处理实时的视频流，延迟能够小于25毫秒，精度是以前实时系统的两倍多，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。它将单个卷积神经网络（CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。

例如，以一个100x100的图像为例。我们把它分成网格，比如7x7。然后，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别（汽车，行人，交通信号灯等）相对应的概率。

⑹ 低速行人警示系统是什么意思

是系统可以在车速低于30km/h时发出警示声音，借此可以使得周边行人更好地察觉到车辆。

按照GB7258-2017新要求，2018年1月1日起生产的纯电动车、插电式混合动力汽车必须配备低速提示音功能。1月12日，新出行曝光了一张比亚迪发布的关于纯电动车、插电式混合动力汽车增加低速提示音的通知。

该通知主要面向各服务店销售以及售后维修时宣传。当车辆静止时，无提示音；车辆速度小于20km/h时，提示声音随车速的增加而增大；车辆速度大于20km/h小于30km/h时，提示声音随车速的增加而降低。车辆速度大于30km/h时，提示声音自动停止。

低速行人警示系统：

车辆倒挡行驶时，车辆会发出持续均匀的警告声。无论车辆前进还是倒挡行驶，发动机启动时，提示音自动停止。值得一提的是，低速提示音系统可通过方向盘上的“确定”操作按键控制开启及关闭，车辆重新上电启动时，系统默认开启。

在控制模块的开发中，细心地查找可替代芯片。团队同力协作, 在开发过程一直坚持着保证质量、灵活应变、胆大心细、坚决降本的原则，安全、准确地保障了降本方案的开发。

⑺ 无人驾驶(二)行人检测算法

姓名：王梦妮

学号：20021210873

学院：电子工程学院

【嵌牛导读】本文主要介绍了无人驾驶中所需的行人检测算法

【嵌牛鼻子】无人驾驶 环境感知 计算机视觉 SVM Adaboost算法 R.CNN

【嵌牛提问】无人驾驶中所用到的行人检测算法有哪些

【嵌牛正文】

在同样的交通路况下，无人车通过对自身运动状态及行驶环境信息进行分析，决策出最佳行驶策略和行驶方案代替驾驶员完成一系列驾驶行为，从而降低道路交通事故的发生率。而在无人驾驶中最为重要的技术便是环境感知，而在城市道路上有大量的行人出行，只有准确快速地检测出行人与对其进行跟踪，才能避免车撞人。

计算机视觉是研究赋予机器“人眼”功能的科学，通过多个传感器来获取一定范围内的色彩数据，用算法分析得到的数据从而理解周围环境，这个过程模拟了人眼以及大脑的处理过程，从而赋予机器视觉感知能力。现有的行人检测技术大多都是检测照片中的行人目标，这种照片的拍摄大多是拍摄的静止目标，图像的分辨率和像素点包含的语义信息都及其丰富，对应的算法在这样的图片上往往能取得理想的效果，但是用于无人车的“眼睛”，算法的鲁棒性就表现的非常差。这是因为在实际的道路环境中，摄像头需要搭载的车身上，在行进过程中跟随车以一定的速度移动，并且在实际道路中，行人目标往往是在运动的，由此提取出拍摄视频中的一帧就会出现背景虚化，造成像素点包含的语义信息大量减少，增加了行人检测的难度。

行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题。在实际生活中，行人大多处于人口密集、背景复杂的城市环境中，并且行人的姿态各不相同，如何将行人从色彩丰富、形状相似的环境中快速准确地提取出来，是行人检测算法的难点。

行人检测算法分为两大类，一类是基于传统图像处理，另一类是基于深度学习的方法。近年来随着计算机计算速度的大幅提升，基于深度学习的方法有着越来越高的检测速度与检测精度，在行人检测领域应用越加广泛。

（一）基于传统图像处理的行人检测算法

使用传统的图像处理方法来做行人检测一般都是由两个步骤组成，第一就是需要手工设计一个合理的特征，第二就是需要设计一个合理的分类器。手工设计特征就是找到一种方法对图像内容进行数学描述，用于后续计算机能够区分该图像区域是什么物体，分类器即是通过提取的特征判断该图像区域属于行人目标还是属于背景。在传统的图像处理领域，手工特征有许多种，比如颜色特征、边缘特征(canny算子和sobel算子)以及基于特征点的描述子(方向梯度直方图)等。 学者们一致认为方向梯度直方图是最适合行人检测的人工特征，其主要原理是对图像的梯度方向直方图进行统计来表征图像。该特征是由Dalal于2005提出的，并与SVM分类器相结合，在行人检测领域取得了前所未有的成功。

传统的行人检测方法首先需要通过提取手工设计特征，再使用提取好的特征来训练分类器，得到一个鲁棒性良好的模型。在行人检测中应用最广泛的分类器就是SVM和Adaboost。SVM分类器就是要找到一个超平面用来分割正负样本，这个超平面的满足条件就是超平面两侧的样本到超平面的距离要最大，即最大化正负样本边界。下图即为线性SVM的示意图。

Adaboost分类算法的主要原理不难理解，就是采用不同的方法训练得到一系列的弱分类器，通过级联所有的弱分类器来组成一个具有更高分类精度的强分类器，属于一种迭代算法。原理简单易于理解且有着良好的分类效果，唯一不足就是练多个弱分类器非常耗时。下图为面对一个二分类问题，Adaboost算法实现的细节。

           

 

（二）基于深度学习的行人检测算法

    近年来，随着硬件计算能力的不断增强，基于卷积神经网络的深度学习飞速发展，在目标检测领域取得了更好的成绩。卷积神经网络不再需要去手动设计特征，只需要将图片输入进网络中，通过多个卷积层的卷积操作，提取出图像的深层语义特征。要想通过深度学习的方法得到一个性能良好的模型，需要大量的样本数据，如果样本过少，就很难学习到泛化能力好的特征，同时在训练时，由于涉及到大量的卷积操作，需要进行大量计算，要求硬件设备具有极高的算力，同时训练起来也很耗时。随着深度学习的飞速发展，越来越多基于深度学习的模型和方法不断被提出，深度学习在目标检测领域会有更加宽广的发展空间。

Ross Girshick团队提出了R.CNN系列行人检测算法，其中Faster R—CNN 算法通过一个区域提议网络来生成行人候选框，在最后的特征图上滑动来确定候选框。Faster RCNN是首个实现端到端训练的网络，通过一个网络实现了特征提取、候选框生成、边界框回归和分类，这样的框架大大提高了整个网络的检测速度。 He Kaiming等人在2017年提出Mask R—CNN算法，该算法改进了Faster·R—CNN， 在原有的网络结构上增加了一个分支进行语义分割，并用ROI Align替代了ROI Pooling，取得了COCO数据集比赛的冠军。

⑻ 自动驾驶汽车如何识别和预测车和行人行为

据外媒2月14日报道，美国密歇根大学科学家们正利用人类的步态、身体对称性和足部位移，教授自动驾驶汽车识别和预测行人的行动，其精确度要高于现有技术。

据悉，汽车通过摄像头、激光雷达和全球定位系统(GPS)收集到的数据，可以使研究人员能够捕捉到人类活动的视频片段，然后在三维(3D)计算机模拟中再现它们。在此基础上，科学家们创造了一个“生物力学启发下的循环神经网络”，用于对人类运动进行分类。
据研究人员称，他们通过利用循环神经网络预测距离汽车约50码处的一个或几个行人的动作及其未来位置，该网络相当于一个城市交叉路口的规模。汽车要想拥有必要的预测能力，需要利用循环神经网络深入研究人类动作细节，其中包括人类步态的节奏(周期性)、四肢的镜像对称性，以及走路时脚的位置对人体稳定性的影响。
密歇根大学机械工程助理教授Ram Vasudevan说：“此前在这一领域的研究通常只关注静态图像，并不关注人们如何在三维空间中运动。然而，如果这些汽车要在现实世界中运作和互动，我们需要确保对行人所在位置的预测与车辆的下一步走向不一致。行人的动作和他们遥望的地方可以告诉你他们的注意力水平程度，也能告诉你他们下一步即将做什么。”
大部分将自动驾驶技术提升至目前水平的机器学习算法，都涉及二维图像—即静态照片。如果一台电脑展示了数百万张的停车标志照片，最终它将能够在现实世界中实时识别出停车标志。然而，通过利用运行数秒的视频片段，系统可以研究视频片段的前半部分来进行预测，然后用后半部分来验证准确性。
最终，研究结果表明，这种新系统提升了无人驾驶汽车预测未来最有可能发生情况的能力，有利于提高自动驾驶汽车的安全性。