智能交通系统中的行人检测技术研究——毕业设计论文案例分析

摘要：本文以智能交通系统中的人行道安全问题为切入点，探讨了基于深度学习的行人检测技术在提高道路安全性和交通效率方面的应用。通过对现有算法的分析和优化，提出了一种适用于复杂环境下的高效行人检测模型。
一、引言
随着城市化进程的加快，道路交通安全问题日益凸显，尤其是行人与车辆之间的冲突事故频发。因此，如何通过技术手段提升行人检测的准确性和实时性，成为智能交通系统研究的重要课题。本设计旨在开发一套基于深度学习的行人检测系统，为智能交通管理提供技术支持。
二、文献综述
回顾了近年来国内外在行人检测领域的研究成果，分析了传统方法（如Haar特征+AdaBoost分类器）和基于深度学习的方法（如YOLO、SSD、Faster R-CNN等）的优缺点。指出深度学习方法在处理大规模、高分辨率图像时具有明显优势，但对计算资源要求较高。
三、系统设计与实现
1. 数据集构建：采用公开数据集COCO和Cityscapes进行模型训练，并结合实际场景采集本地数据，增强模型泛化能力。
2. 模型选择与优化：基于Faster R-CNN框架，引入注意力机制，提高模型对行人特征的捕捉能力；采用数据增强技术，增加模型鲁棒性。
3. 实验验证：在多个测试集上评估模型性能，结果显示，在复杂环境下，本模型的检测准确率和召回率均高于同类方法。
四、结论与展望
本设计成功实现了基于深度学习的行人检测系统，有效提高了智能交通系统的安全性。未来，将进一步探索模型轻量化技术和多传感器融合方案，以适应更多应用场景。
关键词：智能交通系统；深度学习；行人检测；Faster R-CNN；注意力机制
注：本文仅为示例，具体实现细节和技术参数需根据实际项目需求调整。