行人检测避让国内外研究现状

行人检测避让是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目的是让计算机能够自动识别出道路上的行人并采取避让措施，以确保交通安全。

目前，国内外在行人检测避让方面的研究都比较活跃。以下是一些值得关注的研究成果：

1. 目前，深度学习技术已经成为行人检测避让领域的主流方法。例如，国外的研究机构CMU开发了一个名为“Pedestrian Avoidance via Deep Reinforcement Learning”的系统，使用深度强化学习技术来实现行人避让。

2. 在国内，清华大学的研究团队也开展了相关研究。他们提出了一种基于深度学习的行人检测和避让方法，该方法能够在行人密集区域中实现高效的避让。

3. 此外，国内外的车载摄像头和激光雷达技术也在不断进步，这也为行人检测避让技术的发展提供了更加可靠的数据源。

总之，随着计算机视觉技术的不断发展，行人检测避让技术也将越来越成熟，为人们的出行带来更加便利和安全的保障。

相关问题

车辆行人检测避让技术国内外研究现状

车辆行人检测避让技术是自动驾驶技术中的一个重要部分，目的是提高车辆的安全性并避免交通事故。以下是国内外研究现状：

国内研究现状：

1. 中科院自动化所：研究基于深度学习的车辆行人检测与跟踪技术，并在无人驾驶场景下进行实验，取得了较好的效果。

2. 北京交通大学：研究基于深度学习的车辆行人检测与跟踪技术，利用卷积神经网络进行特征提取，实现了精准的行人检测。

3. 西安交通大学：研究基于激光雷达的车辆行人检测技术，利用激光雷达获取环境信息，实现了高精度的行人检测。

国外研究现状：

1. 德国宝马：研究基于深度学习的车辆行人检测技术，应用于自动驾驶汽车中，取得了较好的效果。

2. 美国特斯拉：研究基于深度学习的车辆行人检测技术，应用于自动驾驶汽车中，取得了较好的效果。

3. 日本本田：研究基于雷达和摄像头的车辆行人检测技术，应用于自动驾驶汽车中，取得了较好的效果。

总之，国内外研究机构和汽车生产厂商都在不断探索和研究车辆行人检测避让技术，以实现更加安全和智能的自动驾驶汽车。