Abstract-Vi beskriver ett system för att upptäcka fotgängare i realtid som är avsett att användas i fordonsapplikationer. Vårt system visar överlägsen detektion prestanda jämfört med många toppmoderna detektorer och kan köra med en hastighet av 14 fps på en Intel Core i7 dator när den appliceras på 640×480 bilder. Vår strategi använder en analys av geometriska begränsningar för att effektivt söka funktioner pyramider och ökar detektion noggrannhet genom att använda en multiupplösning representation av en fotgängarmodell för att upptäcka små pixelstora fotgängare som normalt missas av en enda representation metod. Vi har utvärderat vårt system på Caltech Fotgängarriktmärket som är det för närvarande största allmänt tillgängliga fotgängardatasetet vid tidpunkten för denna publikation. Vårt system visar en detekteringsfrekvens på 61% med 1 falskt positiv per bild (FPPI) medan de senaste andra toppmoderna detektorerna visar en detekteringsfrekvens på 50%  på 61% under det "rimliga" testscenariot (förklaras senare). Dessutom visar vi också hur praktiskt vårt system är genom att genomföra en serie användningsfallsexperiment på utvalda videor av Caltech dataset.
När det gäller användningen av scenbegränsningar, Cho et al. Uppnå resultat för fotgängardetektering i realtid på Caltech-datauppsättningen med hjälp av standardiserade markplansantaganden REF.
Real-time pedestrian detection with deformable part models
{'venue': '2012 IEEE Intelligent Vehicles Symposium', 'journal': '2012 IEEE Intelligent Vehicles Symposium', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}