Resumen

La detección de peatones es una aplicación específica de la detección de objetos. En comparación con la detección general de objetos, presenta similitudes y características únicas. Además, tiene un importante valor de aplicación en los campos de la conducción inteligente y la supervisión de la seguridad. En los últimos años, con el rápido desarrollo del aprendizaje profundo, la tecnología de detección de peatones también ha hecho grandes progresos. Sin embargo, todavía existe una enorme brecha entre ella y la percepción humana. Mientras tanto, todavía hay muchos problemas y queda mucho espacio para la investigación. En cuanto a la aplicación de la detección de peatones en la tecnología de conducción inteligente, es necesario garantizar su rendimiento en tiempo real. Además, es necesario aligerar el modelo al tiempo que se garantiza la precisión de la detección. Este artículo describe primero brevemente el proceso de desarrollo de la detección de peatones y luego se concentra en resumir los resultados de la investigación de la tecnología de detección de peatones en la etapa de aprendizaje profundo. Posteriormente, resumiendo el conjunto de datos de detección de peatones y los criterios de evaluación, se analizan las cuestiones fundamentales del desarrollo actual de la detección de peatones. Por último, al final del artículo se explica la siguiente dirección posible de desarrollo de la tecnología de detección de peatones.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:tecnología de detección de peatones, detección de peatones, desarrollo de peatones, direcciones de peatones, valor de aplicación importante, proceso de peatones, mucho espacio, posibles direcciones de desarrollo, mucho problema, etapa de aprendizaje profundo
• Keywords:pedestrian detection technology, pedestrian detection, development of pedestrian, directions of pedestrian, important application value, process of pedestrian, lot of room, possible development directions, lot of problem, deep learning stage