行人检测

汽车行业对于行人的安全保障有着极高的要求。在自动驾驶领域，无人驾驶车辆必须具备通过车载传感器检测行人是否存在及其位置的能力，以实现进一步的决策。一旦检测错误则会造成伤亡，后果严重，所以对于行人检测的准确性要求极高。而行人检测这一核心技术充满挑战性，如行人姿态变化、衣着打扮各异、遮挡问题、运动随机、室外天气光线因素变化等等。这些问题都会影响到行人检测技术的准确性乃至可行性。

目前的基于统计学的行人检测方法主要分为2类：1)提取有效特征并进行分类；2)建立深度学习模型进行识别分类。