基于计算机视觉的行人检测方法研究进展

近年来，基于计算机视觉技术的行人检测研究得到了广泛关注和迅速发展。以下是一些进展的研究方向和方法：

1. 深度学习方法：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习方法，对图像进行特征提取和目标检测。

2. 目标检测算法：如RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，这些算法可以实现高精度的行人检测。

3. 多尺度检测：通过对图像进行多尺度检测，可以提高行人检测的鲁棒性和准确性。

4. 行人姿态估计：考虑到行人的不同姿态，一些研究者将行人姿态估计和行人检测结合起来，以提高检测准确率。

5. 行人属性识别：在行人检测的基础上，通过识别行人的属性，如性别、年龄和穿着等，可以更加准确地识别行人。

6. 行人重识别：在多个镜头或场景下，通过行人重识别技术，可以实现对同一个行人的跨场景跟踪。

这些方法的发展使得行人检测在视频监控、智能交通、智能安防等领域得到了广泛的应用。