【摘 要】
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行人检测技术是智能交通和智能车辆发展的一个重要方向,同时也是道路安全的重要保障,直接影响着车辆控制系统对路况的判断.在实际应用场景中,小尺度行人实例占比非常高,但小尺度行人检测一直是行人检测任务中一个困难且具有挑战性的问题.而当智能汽车处于复杂的交通环境中时,小尺度行人的精准检测可以使控制系统有时间提前预警并及时避让,对于保障汽车安全平稳行驶起重要作用.随着深度学习的快速发展,小尺度行人检测技术取
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金（61902301）；
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行人检测技术是智能交通和智能车辆发展的一个重要方向,同时也是道路安全的重要保障,直接影响着车辆控制系统对路况的判断.在实际应用场景中,小尺度行人实例占比非常高,但小尺度行人检测一直是行人检测任务中一个困难且具有挑战性的问题.而当智能汽车处于复杂的交通环境中时,小尺度行人的精准检测可以使控制系统有时间提前预警并及时避让,对于保障汽车安全平稳行驶起重要作用.随着深度学习的快速发展,小尺度行人检测技术取得了突破性的进展,目前该技术的发展处于快速发展时期.为了进一步促进小尺度行人检测技术的发展,本文对小尺度行人检测技术的最新方法进行了全面研究.本文首先分析了小尺度行人检测面临的几大挑战,并对目前最新的小尺度行人检测网络进行了归类和总结.本文从多尺度表示、上下文信息、新的训练和分类策略、尺度感知和超分辨率5个方面对现有的深度学习方法进行了分析和讨论,其中多尺度学习方法为当前处理小尺度行人检测的主流方法.同时简要介绍了行人检测常用的评价指标和数据集,并在Caltech等通用数据集上对一些主流方法进行了性能评价.此外,本文还对5类方法进行了总结和对比.最后,本文从多个方面提出了行人检测技术中亟待解决的问题和未来发展的方向和任务.
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