基于OpenCV的轨道交通行人检测技术文献综述

资源摘要信息:"本文档集合了关于轨道交通信号控制与基于OpenCV行人检测技术相关的学术研究文献，涵盖了人工智能、深度学习、车-车通信技术等多个前沿科技领域。所提供的资料不仅涉及理论研究，还包括实践应用、算法改进以及系统比较分析等方面，为相关领域的研究者和工程师提供了宝贵的学习与参考资源。 1. **OpenCV行人检测技术** - OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、模式识别、机器视觉等技术领域。 - 行人检测是计算机视觉中的一个基础任务，通过摄像头等设备捕捉图像，并使用特定的算法检测出图像中的行人。 - 文档中包含的OpenCV行人检测相关文献，将会详细介绍如何利用OpenCV库进行行人检测，包括各种算法的优缺点、改进方法等。 2. **车-车通信技术** - 车-车通信（Vehicle to Vehicle，V2V）是智能交通系统中的关键技术，通过车辆之间的无线通信，可以提高道路安全性，避免交通事故。 - 文档中《基于车——车通信技术的新型城市轨道交通信号系统研究.pdf》将探讨如何将V2V技术应用于城市轨道交通信号系统，提升信号控制的智能化水平。 3. **轨道交通信号配时自动控制方法** - 轨道交通信号配时是确保列车安全高效运行的重要环节，自动控制方法可以优化信号配时，提高轨道交通系统的运载效率。 - 《基于人工智能的轨道交通信号配时自动控制方法研究.pdf》将介绍基于人工智能技术的信号配时自动控制方法，这可能会包括深度学习、强化学习等算法的应用。 4. **深度学习在行人重识别中的应用** - 行人重识别（Re-identification）指的是在不同摄像头捕获到的图像中识别出同一个人。 - 文档中的《基于深度学习的行人重识别综述_杨锋.pdf》将对深度学习在行人重识别中的应用进行详细综述，这对于提升监控系统的智能分析能力具有重要意义。 5. **深度注意力机制在行人检测中的应用** - 深度注意力机制是深度学习中的一种技术，能够使模型更加关注于图像中的关键信息，提高识别准确率。 - 《基于深度注意力机制的多尺度红外行人检测方法_赵斌.pdf》将探讨如何利用深度注意力机制来改善红外行人检测的效果。 6. **FAST_R_CNN行人检测识别技术** - FAST_R_CNN是一种流行的卷积神经网络结构，用于物体检测任务。 - 《基于FAST_R_CNN行人检测识别的研究与改进_卢俊俏.pdf》可能会讨论如何将FAST_R_CNN应用于行人检测，并提出改进策略。 7. **立体视觉及蛇模型在行人轮廓提取中的应用** - 立体视觉是利用两个或多个摄像头从不同角度捕捉图像，通过图像处理技术获取物体的三维信息。 - 蛇模型（Snake Model）是一种常用于图像分割中的技术，能够动态地拟合图像中的目标轮廓。 - 文档中的《基于立体视觉及蛇模型的行人轮廓提取及其识别.pdf》将研究如何结合立体视觉技术和蛇模型来提取和识别行人轮廓。 8. **铁路与城市轨道交通信号控制系统的比较分析** - 文档中的《铁路与城市轨道交通信号控制系统比较分析.pdf》将对铁路与城市轨道交通的信号控制系统进行比较，分析各自的特点和适用场景。 通过以上的文献资源，研究者可以了解到当前轨道交通与信号控制以及行人检测技术的最新研究进展，为相关技术的发展和应用提供理论支持和实践指导。"