基于深度学习的行人检测方法研究文献综述

行人检测作为计算机视觉领域的关键课题，在自动驾驶、智能监控、人机交互等方面扮演着至关重要的角色。

传统的行人检测方法依赖手工设计的特征，难以应对复杂多变的现实场景。

近年来，深度学习技术的兴起为行人检测带来了突破性进展，其强大的特征学习能力和端到端训练方式，显著提升了行人检测的精度和效率。

本综述首先介绍行人检测的相关概念，并回顾其发展历程，接着重点阐述基于深度学习的行人检测方法，包括基于区域建议的方法、基于回归的方法、以及基于关键点的方法等，并对不同方法的优缺点进行比较分析。

此外，本文还将探讨行人检测领域面临的挑战，如遮挡、光照变化、尺度变化等问题，并展望未来的研究方向，如多模态融合、小样本学习、轻量化模型设计等。

关键词：行人检测；深度学习；目标检测；计算机视觉；特征提取

行人检测作为计算机视觉领域的一项基础性任务，旨在从图像或视频中准确地识别和定位行人目标。

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的行人检测方法取得了显著的成果，并在自动驾驶、智能监控、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

行人检测的目的是判断输入图像或视频中是否存在行人，并给出每个行人的具体位置信息，通常以矩形边界框的形式表示。

传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征，例如方向梯度直方图（HOG）、可变形部件模型（DPM）等。