智能交通系統中的行人檢測與行為分析

賈云飛

本文研究了智能交通系統中的行人檢測與行為分析，以實現交通安全和優化交通流量的目標。研究通過采用計算機視覺技術和機器學習算法，對交通場景中的行人進行檢測和行為分析。通過目標檢測和跟蹤算法，能夠成功地識別和定位行人，實現對行人行為的分類和統計。該研究的結果將為智能交通系統的開發和應用提供重要的數據支持，并對交通安全和交通流優化產生積極影響。

隨著城市化進程的加速和汽車普及率的提高，城市交通擁堵和交通事故成為一個嚴峻的問題。其中，行人在交通系統中的安全性問題備受關注。行人檢測與行為分析是智能交通系統中的重要研究領域，旨在通過計算機視覺和機器學習等技術，準確地檢測和分析行人的行為，以實現交通系統的智能化和安全性的提升。

（一）行人檢測

行人檢測是指利用計算機視覺技術對圖像或視頻中的行人進行準確、高效地識別和定位。行人檢測技術可應用于交通監控系統、自動駕駛汽車、智能城市管理等領域。

（二）行人行為分析

行人行為分析是指對行人在交通環境中的行為進行監測、分析和預測。行人的行為可以包括步行、奔跑、穿越馬路、停留等，這些行為對于交通管理和車輛行駛具有重要的影響。

（一）圖像特征提取方法

在行人檢測中，圖像特征提取是一個關鍵步驟，卷積神經網絡（CNN）是最受歡迎的深度學習模型之一。首先，需要準備一個大規模的標注數據集，其中包含行人和非行人的圖像。然后，可以使用這個數據集來訓練一個行人檢測的CNN模型。在訓練過程中，模型將通過學習圖像的不同特征來區分行人和非行人。

（二）傳統行人檢測

在行人檢測中，需要首先從圖像或視頻中提取有關行人的特征。一種常見的方法是使用Haar-like特征，根據某一區域內像素值的分布情況來描述圖像特征。提取特征后，需要使用一個分類器來判斷這些特征是否屬于行人。傳統的行人檢測方法中常用的分類器是基于積分圖像的AdaBoost級聯分類器。該分類器通過訓練一系列弱分類器，將其級聯起來形成一個強分類器，以達到高效的行人檢測性能。滑動窗口是行人檢測的一種常用策略。它將一個固定大小的窗口在圖像上以一定的步長進行滑動，并在每個窗口位置上進行特征提取和分類器判斷，以確定是否存在行人。

（三）基于深度學習的行人檢測

基于深度學習的行人檢測是一種利用計算機視覺技術識別和定位圖像中行人的方法。它基于卷積神經網絡的架構，該網絡模仿了人類大腦對圖像的處理方式。輸入圖像和行人檢測結果。行人檢測結果可以用一個矩陣D表示，其中D（i，j）表示圖像中像素位置（i，j）是否包含行人。如果D（i，j）=1，則表示該位置包含行人，否則為0。

（一）行人姿態估計

行人姿態估計是通過智能交通系統中的計算機視覺技術來識別和分析行人的姿態。①數據收集和準備：收集大量包含行人的圖像或視頻數據，并進行標注，以提供姿態標簽。每個姿態可以使用希臘字母表示。例如，α表示直立的姿勢，β表示蹲下的姿勢。②特征提取：從收集的圖像或視頻數據中提取用于行人姿態估計的特征。③姿態估計模型訓練：使用帶有標注姿態的數據集來訓練深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）或循環神經網絡（RNN）。④姿態估計：使用訓練好的模型來對新的圖像或視頻數據進行姿態估計。模型將根據輸入的行人特征和上下文信息，預測行人的姿勢。

（二）行人行為分類

行人行為分類是利用智能交通系統中的計算機視覺技術，對行人在交通場景中的行為進行分類和分析。

1.數據采集和特征提取

收集包含行人行為的圖像或視頻數據，并進行標注。根據數據進行特征提取，例如行人的運動軌跡、速度、加速度、方向等。

2.行為分類模型訓練

利用帶有標注行為的數據集訓練機器學習模型。常用的分類算法包括支持向量機（SVM）和隨機森林（Random Forest）。

3.行為分類

使用訓練好的模型對新的行人數據進行行為分類。模型將根據輸入的特征進行預測，將行人行為預測為特定的行為類別。例如，行人行為可以預測為α、β或γ等。

（三）行人軌跡預測

1.數據采集和準備

收集包含行人軌跡的圖像或視頻數據，并進行標注。每個行人軌跡可以使用希臘字母表示，如：α，β，γ等（見表1）。

2.軌跡特征提取

通過對行人歷史軌跡進行分析和處理，提取用于軌跡預測的特征。例如，可以計算行人的位移、速度、加速度、行進方向等特征，以及將軌跡表示為時間序列數據。

3.軌跡預測模型訓練

使用歷史軌跡數據訓練機器學習模型或深度學習模型，來預測行人未來的移動路徑。常用的方法包括循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）等。

4.軌跡預測

利用訓練好的模型，對新的輸入數據進行行人軌跡預測。模型將根據歷史軌跡數據和當前狀態，預測未來行人的位置。

5.結果評估和優化

對軌跡預測結果進行評估，可以使用均方根誤差（RMSE）等指標來衡量預測準確性。根據評估結果，可以對模型進行優化和調整，以提高預測性能。

未來位置（P_t+1）=當前位置（P_t）+速度（V_t）x時間間隔（？t）

其中，P_t表示當前時間點的位置，V_t表示當前時間點的速度，？t表示時間間隔。

（四）視頻監控中的行為分析

1.視頻采集和預處理

收集包含交通場景的視頻數據，并進行預處理，包括視頻去噪、圖像穩定化、幀提取等。這些預處理步驟有助于提高后續分析的準確性和效果。

2.目標檢測和跟蹤

通過目標檢測算法，對視頻圖像中的目標進行識別和定位，例如車輛、行人、自行車等。利用目標跟蹤算法，跟蹤目標在視頻中的運動軌跡。

3.行為分析和分類

基于目標的運動軌跡和其他特征，利用機器學習或深度學習方法，對目標的行為進行分析和分類。例如，利用行人的移動方向和速度，可以判斷行人是否橫穿道路，是否停留在某個區域。

4.行為統計和異常檢測

通過對不同行為類型的目標進行統計，獲得交通場景中的行為分布情況。還可以利用異常檢測算法，識別不符合正常行為的目標，例如突然變速的車輛或突然改變方向的行人（見表2）。

其中，？d表示行人在兩個連續時間幀之間的位移，？t表示時間幀之間的時間間隔。

通過使用計算機視覺技術，特別是目標檢測算法，可以在交通場景中準確地檢測行人的位置。這有助于提高交通安全性，監測人流密集區域并預防事故的發生。通過了解和分析行人在交通場景中的行為，能夠更好地預測可能的風險，制定交通規則和策略，并為實現智能交通和城市規劃做出決策。智能交通系統中的行人檢測與行為分析是一項重要而有用的技術，可以提高交通安全性，優化交通流量，并為城市規劃和交通管理提供數據支持。

作者單位：浙江吉利技師學院