Abstract-Pedestrian detektion är ett snabbt föränderligt område i datorseende med viktiga applikationer i intelligenta fordon, övervakning och avancerad robotik. Syftet med detta dokument är att ge en översikt över den aktuella tekniska utvecklingen ur både metodologiska och experimentella perspektiv. Den första delen av tidningen består av en enkät. Vi täcker huvudkomponenterna i ett fotgängardetekteringssystem och de underliggande modellerna. Den andra (och större) delen av tidningen innehåller en motsvarande experimentell studie. Vi anser en mängd olika toppmoderna system: wavelet-baserade AdaBoost kaskad [74], HOG/linSVM [11], NN/LRF [75] och kombinerad form-texturdetektion [23]. Experiment utförs på en omfattande datamängd som fångas ombord på ett fordon som kör genom stadsmiljön. Datauppsättningen innehåller många tusentals träningsprover samt en 27-minuters testsekvens med mer än 20.000 bilder med kommenterade fotgängare platser. Vi anser att det finns en allmän utvärderingsmiljö och en som är specifik för detektion av fotgängare ombord på ett fordon. Resultat tyder på en klar fördel med HOG/linSVM vid högre bildupplösningar och lägre processhastigheter, och en överlägsenhet av den våget-baserade AdaBoost kaskad tillvägagångssätt vid lägre bildupplösningar och (nära) realtid bearbetningshastigheter. Datamängden (8,5 GB) offentliggörs för benchmarking.
REF fann att detektionsprestandan för fotgängare beror på upplösningen av utbildningsprov.
Monocular Pedestrian Detection: Survey and Experiments
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}