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行人檢測研究現(xiàn)狀篇一

1、行人須在右邊的人行道內(nèi)走;沒有人行道的，則要在靠右人行道的路邊走。

2、橫過車行道，須走人行橫道(斑馬線)。有人行過街天橋或人行地道的，須走人行過街天橋或人行地道。

3、通過有交通信號控制的人行橫道，須遵守信號警示;人行橫道(斑馬線)燈，綠燈亮時，行人可以橫過人行橫道(斑馬線);綠燈閃爍時，行人不準進入行人橫道(斑馬線)，但已進入人行橫道的可以繼續(xù)行走;紅燈亮時，行人不準進入人行橫道(斑馬線)。

4、通過沒有交通信號控制的人行橫道線時要注意避讓車輛，不準追逐、猛跑;穿過沒有任何人行橫道線(斑馬線)的，要走直線，不可迂回通過;穿過時要先看左邊，再看右邊，確定沒有機動車時才可以穿越馬路;不準在車輛臨近時突然橫穿馬路。

5、不準穿越、倚坐人行道、車行道和鐵路道口的護欄;不得在橋梁、隧道和人行天橋上躺臥。

6、不準在道路上扒車、追車、強行攔車或拋物擊車。

7、行人不得進入高速公路。

8、橫過馬路時，有交通警察或交通管理人員指揮時，應(yīng)服從交通警察或交通管理人員的指揮。

9、不準在機動車道上滑板、滑旱冰等有礙交通安全的活動。

行人檢測研究現(xiàn)狀篇二

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行人檢測研究現(xiàn)狀篇三

關(guān)于行人闖紅燈調(diào)查與分析

摘要：素以文明古國，禮儀之邦著稱的中國，在經(jīng)歷了改革開放幾十年的飛速發(fā)展后，以一個經(jīng)濟大國的身份站在了世界的面前。國人在沾沾自喜于偉大成就的同時，卻放松了對社會主義精神文明的建設(shè)。隨著生活水平的提高，私家車越來越多的成為人們方便出行的首選工具，城市交通也承受著越來越大的壓力，其中一個突出的問題就是行人和車輛對路權(quán)的爭奪。在川流不息的馬路上，迎著閃爍的紅燈，一群群的行人跨過斑馬線，成為了每一個城市一道“靚麗”的風景線。法律已經(jīng)明文禁止闖紅燈，并且自身還要面臨一定的生命威脅，為何國人還是我行我素，置社會規(guī)則于腦后？是什么人會闖紅燈，他們?yōu)槭裁搓J紅燈，難道僅僅歸結(jié)于他們自身的素質(zhì)問題。總之，闖紅燈這個現(xiàn)象不僅折射出了中國在建設(shè)和諧社會中存在的一些問題，還從側(cè)面反映出了有關(guān)監(jiān)管部門對此行為的無奈和乏力。更深層次的揭露了國人性格的一些缺陷和不足。行人闖紅燈，是行人交通違法中最普遍、最明顯、也是數(shù)量最多的一種交通違法行為。這種違法行為不僅對交通違法者本人的人身存在極大的危險，而且有礙保持道路暢通，更是造成交通事故發(fā)生的極大誘因。要治理行人闖紅燈的問題，首先要探究行人這么做的原因以及這他們對于這種行為的看法。找到了“病根”，才能避免“治標不治本”。基于這樣的原因，我們首先在校園內(nèi)進行了問卷調(diào)查。

關(guān)鍵詞：闖紅燈、原因、現(xiàn)狀、素質(zhì)、調(diào)查

一、具體實施步驟：

1、小組討論制定調(diào)查計劃、設(shè)計調(diào)查問卷、由組長分配工作

2、在各個宿舍附近、食堂附近、校門口分發(fā)調(diào)查問卷

3、到南大街的十字路口觀察并記錄行人闖紅燈現(xiàn)象，在這個過程中我們以30分鐘定時計數(shù)

4、將收回的調(diào)查問卷進行整理，小組討論，分析數(shù)據(jù)，得出結(jié)論

5、寫調(diào)查報告

二、內(nèi)容分析：

若把“闖紅燈”視作一個風險型決策問題。那么主導行人做決定的就是他會獲得的利益、可能遭受的損失以及各自會發(fā)生的概率。通過調(diào)查可以看到，大多數(shù)人認為只要自己小心，闖紅燈并沒有那么危險，也就是并不會遭受損失。至于收益，可能并非完全是節(jié)約時間，只是覺得等了就“吃虧”，而通過闖紅燈則避免了這種損失。而行人在做決策時，基本只關(guān)注了自己的利益，沒有考慮到對他人、對駕駛員造成的影響。

我們還發(fā)現(xiàn)，交通安全的教育極其失敗。雖然是法規(guī)，但我們傾向于把它看成是道德教育。究其失敗的原因，我們的道德教育就只能是一些冠冕堂皇的說法，或是蒼白無力的教條，沒有觸及人們內(nèi)心的道德需要，沒有也不可能真正樹立起公德意識。

毫無疑問，僅靠道德制約是遠遠不夠的。至少現(xiàn)階段，一定需要懲罰措施，這某種程 上是在鞏固教育的效果。如果沒有相應(yīng)的懲罰措施，人們學的是一套，做的卻會是另一套。我們通常覺得在發(fā)達國家亂闖紅燈的人很少，很多人把原因歸結(jié)于那些國家公民的整體素質(zhì)高。其實這種認識并不全面，綜觀世界各國，不少國家都是采用嚴厲的措施來處罰闖紅燈者。

在新加坡，行人第一次闖紅燈，罰款200新元(約相當于人民幣1000元)；第二次、第三次再闖，最重可以判半年到一年的監(jiān)禁。美國各州對亂穿馬路者罰款2到50美元不等，雖然數(shù)額相對不大，但處罰記錄將會記入個人信用記錄中，終身不能抹去。在德國沒有人貿(mào)然闖紅燈，因為闖紅燈者將會面臨很嚴重的后果。這意味著以后，別人可以分期付款、延期支付，而闖紅燈者卻必須立即支付。別人可以向銀行拿到比較長時間的貸款，而闖紅燈者卻不可以。并且銀行給闖紅燈者的貸款利率要遠比其他人高。

我想人們闖紅燈的一巨大誘因是各個利益的驅(qū)使，其核心是經(jīng)濟利益的驅(qū)使，所以我們對亂闖紅燈的人處以經(jīng)濟上的處罰，從而提高亂闖紅燈的成本，從而大大減少了人們亂闖紅燈的行為。所以我們可以借鑒西方發(fā)達國家的經(jīng)驗，對亂闖紅燈的行人進行嚴厲的懲罰，而且跟德國學習，在公共體系內(nèi)對亂闖紅燈的人進行懲罰。這比起讓各人所在單位對其進行

處罰更具可操作性，也更公正、有力。而交警在路口當場進行罰款雖然效果明顯，但會遭遇很大阻力，也消耗了極大的人力物力。相較之下，還是德國那樣在公共體系內(nèi)的懲罰手段更有效。

三、總結(jié)：

由以上分析可以得出這樣的結(jié)論：闖紅燈現(xiàn)象的根源還是交通安全意識淡漠、缺乏社會公德心。“跟風”闖紅燈的現(xiàn)象恰恰可以說明這一點，如果不闖紅燈是社會主流，那么就應(yīng)該是闖紅燈的人受大眾影響，“跟風”守法才對。

我們可以借鑒西方發(fā)達國家的經(jīng)驗，對亂闖紅燈的行人進行嚴厲的懲罰，而且跟德國學習，在公共體系內(nèi)對亂闖紅燈的人進行懲罰。這比起讓各人所在單位對其進行處罰更具可操作性，也更公正、有力。而交警在路口當場進行罰款雖然效果明顯，但會遭遇很大阻力，也消耗了極大的人力物力。相較之下，還是德國那樣在公共體系內(nèi)的懲罰手段更有效。或許有的人認為這樣的處罰太小題大做了，但從城市社會學的角度來看，對亂穿馬路闖紅燈者的嚴管重罰是對生命權(quán)的保護和尊重，而不是故意為難行人。而嚴厲的懲罰措施收到了較好的效果，我想其原因是根據(jù)我之前分析的，人們闖紅燈的一巨大誘因是各個利益的驅(qū)使，其核心是經(jīng)濟利益的驅(qū)使，所以我們對亂闖紅燈的人處以經(jīng)濟上的處罰，從而提高亂闖紅燈的成本，從而大大減少了人們亂闖紅燈的行為。

往往一個違規(guī)行為便會形成一起交通事故隱患，一個隱患就會釀成一起交通事故，一起交通事故又會導致一幕悲劇。也許，您從未意識到：車禍是那樣無情，瞬間會葬送一個人的生命；車禍是那樣慘痛，讓人飽嘗失去親人的悲楚。誰不希望我們的生活中再多一份美好？誰不希望我們的身邊再多一份平安？為了這份美好，為了這份平安，我們不應(yīng)該把闖紅燈作為習慣。只有遵章守法，平安才會伴您一生，只有文明交通，事故才會與您無緣。

行人檢測研究現(xiàn)狀篇四

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測綜述

摘要：行人檢測是汽車自動駕駛的基礎(chǔ)技術(shù)之一。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的行人檢測方法取得的效果已經(jīng)遠超于使用傳統(tǒng)特征經(jīng)行識別得到的效果。仿生物視覺系統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學習的重要組成、在圖像、語音等領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。其局部感受野、權(quán)值共享和降采樣三個特點使之成為智能機器視覺領(lǐng)域的研究熱點。通過增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)所構(gòu)造的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使機器能夠獲得抽象概念能力，在諸多領(lǐng)域都取得了巨大的成功，又掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個新高潮。本文回顧了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，綜述了其當前研究進展以及存在的問題，展望了未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：行人檢測；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；深度學習

survey of pedestrian detection based on deep neural network yin guangchuan，zhangshuai，qi shuaihui

abstract：pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional utional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep receptive field, sharing weights and down sampling are three important characteristics of cnn which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine vision．with the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network paper recalls the development of neural network, summarizes the latest progress and existing problems considering neural network and points out its possible future ds: pedestrian detection;convolutional neural network;deep learning

國防科技大學課程設(shè)計

機器視覺 引言

行人兼具剛性和柔性物體的特性，外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態(tài)和視角等影響，使得行人檢測成為計算機視覺的研究難點與熱點。行人檢測技術(shù)由于應(yīng)用的廣泛性使其在計算機視覺領(lǐng)域成為一個重要分支，對視頻監(jiān)控、車輛輔助駕駛、智能機器人等多個領(lǐng)域提供了重要的技術(shù)支持。近幾年來，深度學習在大規(guī)模圖像分類方面取得的了重大突破，表明深度學習可以從多媒體內(nèi)容中提取具有很強表達能力的特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neuralnetwork，cnn)[1]提供了一種端到端的學習模型，模型中的參數(shù)可以通過傳統(tǒng)的梯度下降方法進行訓練，經(jīng)過訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習到圖像中的特征，并且完成對圖像特征的提取和分類。作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的一個重要研究分支，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點在于其每一層的特征都由上一層的局部區(qū)域通過共享權(quán)值的卷積核激勵得到。這一特點使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法更適合應(yīng)用于圖像特征的學習與表達。cnn 把特征提取歸入模型學習，把特征學習和分類學習有機結(jié)合起來，更有效地實現(xiàn)對圖像的識別．特別是近兩年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到了更為廣泛地關(guān)注．cnn 可能是機器學習領(lǐng)域近十年最成功的研究方向，因此本文擬對 cnn 的發(fā)展和其在行人檢測上的研究成果進行了介紹，并對其預(yù)期研究方向進行展望。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究歷史 世紀60年代，hubel等[2]的生物學研究表明，視覺信息從視網(wǎng)膜傳遞到大腦中是通過多個層次的感受野(receptive field)激發(fā)完成的；1980 年，fukushima[3]第一次提出了一個基于感受野理論模型neocognitron。neocognitron 是一個自組織的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，每一層的響應(yīng)都由上一層的局部感受野激發(fā)得到，對于模式的識別不受位置、較小形狀變化以及尺度大小的影響。neocognitron 采用的無監(jiān)督學習也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早期研究中占據(jù)主導地位的學習方式。

1998 年，lecun 等提出的 lenet