随着交通事业的不断发展,汽车拥有量的不断增加,交通事故频繁发生,交通事故危害性极大,行车时最危险的情况之一是有横穿的行人出现,因此,横穿行人检测,对汽车安全驾驶具有重要意义。本文对多种行人检测识别算法进行了研究,在已有算法的基础上,自主设计并实现了一种新的横穿行人检测算法。考虑到大量行人横穿过马路时相互遮挡的情况,设计并改进了传统的人群检测算法,保证无论是出现单个横穿的行人还是人群,本系统都能对司机进行提醒。本文所做的工作：对于机器学习定位不准确问题,采用模板匹配对感兴趣区域再次确认,即提高了检测率又起到了定位准确的作用。在模板匹配过程中,提取了一种含有较少噪声的腿部特征图像,并对模板按照腿部实际的倾斜角度分层。本系统特点：识别率高,行人定位准确,系统能够识别出人的具体姿态,实时性好。本文的创新点：1.结合生物学人体结构特点与人腿运动的周期性,对人腿部进行拆分,提取了一种方向性与灰度差异相结合的行人腿部特征图像。2.提出了一种按照人腿实际摆动角度对模板分层的方法,本方法有效的解决了模板数量与实时性的问题。3.提出了一种新的按照直线实际倾斜角度进行投票的直线检测方法,对人群检测算法进行了改进,获得较好的检测效果。本系统已安装在测试车上,进行实际路面测试,获得了较好的检测效果,本系统将推出产品。