行人检测研究现状国外 具体一点

在行人检测领域，国外的研究非常活跃，以下是一些具体的研究现状：

1. 基于深度学习的行人检测：近年来，深度学习在行人检测领域的应用非常广泛。一些著名的深度学习模型，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，已经在行人检测领域得到了广泛应用。

2. 多目标跟踪技术：由于行人检测场景中行人数量较多，多目标跟踪技术被广泛应用。一些研究者提出了基于ReID（行人重识别）的多目标跟踪方法，该方法能够跨摄像头跟踪行人。

3. 行人属性识别：除了行人检测之外，行人属性识别也是一个研究热点。一些研究者提出了基于深度学习的行人属性识别方法，能够对行人的性别、年龄、衣着等属性进行识别。

4. 立体视觉行人检测：立体视觉技术能够提供更多的深度信息，因此在行人检测领域也得到了广泛应用。一些研究者提出了基于立体视觉的行人检测方法，该方法能够更加准确地检测行人。

总的来说，国外在行人检测领域的研究非常活跃，不断涌现出新的方法和技术，不断推动着该领域的发展。

相关问题

行人检测国内外研究现状

行人检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用广泛，如智能监控、自动驾驶等。下面简要介绍一下行人检测的国内外研究现状。

国外研究现状：

1. R-CNN系列：2014年，Ross Girshick等人提出了R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）算法，该算法是第一个将深度学习应用于目标检测的算法，取得了显著的效果。后来，R-CNN的改进版Fast R-CNN和Faster R-CNN也相继被提出。

2. YOLO系列：2016年，Joseph Redmon等人提出了YOLO（You Only Look Once）算法，该算法采用单个卷积神经网络实现目标检测，速度快，效果好，成为目标检测领域的经典算法。后来，YOLOv2、YOLOv3和Tiny YOLO等版本也相继被提出。

3. SSD系列：2016年，Wei Liu等人提出了SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法，该算法采用单个卷积神经网络同时进行目标检测和定位，速度快，精度高，成为目标检测领域的经典算法。

国内研究现状：

1. CFN系列：2016年，吴长江等人提出了CFN（Cross-modal Feature Network）算法，该算法采用多模态特征融合的方法进行目标检测，在行人检测领域取得了较好的效果。

2. SFD系列：2017年，张伟等人提出了SFD（Scale-aware Face Detection）算法，该算法在人脸检测领域取得了较好的效果，后来被应用于行人检测领域。

3. RPN+BF系列：2018年，黄海广等人提出了RPN+BF（Region Proposal Network+Bi-Directional Feature Pyramid Network）算法，该算法引入了双向特征金字塔网络进行目标检测，在行人检测领域取得了较好的效果。

总的来说，目前行人检测领域的研究主要集中在深度学习算法的改进和优化上，其应用前景非常广阔。

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。