智能交通系统中的行人检测与行为分析

贾云飞

本文研究了智能交通系统中的行人检测与行为分析，以实现交通安全和优化交通流量的目標。研究通过采用计算机视觉技术和机器学习算法，对交通场景中的行人进行检测和行为分析。通过目标检测和跟踪算法，能够成功地识别和定位行人，实现对行人行为的分类和统计。该研究的结果将为智能交通系统的开发和应用提供重要的数据支持，并对交通安全和交通流优化产生积极影响。

随着城市化进程的加速和汽车普及率的提高，城市交通拥堵和交通事故成为一个严峻的问题。其中，行人在交通系统中的安全性问题备受关注。行人检测与行为分析是智能交通系统中的重要研究领域，旨在通过计算机视觉和机器学习等技术，准确地检测和分析行人的行为，以实现交通系统的智能化和安全性的提升。

（一）行人检测

行人检测是指利用计算机视觉技术对图像或视频中的行人进行准确、高效地识别和定位。行人检测技术可应用于交通监控系统、自动驾驶汽车、智能城市管理等领域。

（二）行人行为分析

行人行为分析是指对行人在交通环境中的行为进行监测、分析和预测。行人的行为可以包括步行、奔跑、穿越马路、停留等，这些行为对于交通管理和车辆行驶具有重要的影响。

（一）图像特征提取方法

在行人检测中，图像特征提取是一个关键步骤，卷积神经网络（CNN）是最受欢迎的深度学习模型之一。首先，需要准备一个大规模的标注数据集，其中包含行人和非行人的图像。然后，可以使用这个数据集来训练一个行人检测的CNN模型。在训练过程中，模型将通过学习图像的不同特征来区分行人和非行人。

（二）传统行人检测

在行人检测中，需要首先从图像或视频中提取有关行人的特征。一种常见的方法是使用Haar-like特征，根据某一区域内像素值的分布情况来描述图像特征。提取特征后，需要使用一个分类器来判断这些特征是否属于行人。传统的行人检测方法中常用的分类器是基于积分图像的AdaBoost级联分类器。该分类器通过训练一系列弱分类器，将其级联起来形成一个强分类器，以达到高效的行人检测性能。滑动窗口是行人检测的一种常用策略。它将一个固定大小的窗口在图像上以一定的步长进行滑动，并在每个窗口位置上进行特征提取和分类器判断，以确定是否存在行人。

（三）基于深度学习的行人检测

基于深度学习的行人检测是一种利用计算机视觉技术识别和定位图像中行人的方法。它基于卷积神经网络的架构，该网络模仿了人类大脑对图像的处理方式。输入图像和行人检测结果。行人检测结果可以用一个矩阵D表示，其中D（i，j）表示图像中像素位置（i，j）是否包含行人。如果D（i，j）=1，则表示该位置包含行人，否则为0。

（一）行人姿态估计

行人姿态估计是通过智能交通系统中的计算机视觉技术来识别和分析行人的姿态。①数据收集和准备：收集大量包含行人的图像或视频数据，并进行标注，以提供姿态标签。每个姿态可以使用希腊字母表示。例如，α表示直立的姿势，β表示蹲下的姿势。②特征提取：从收集的图像或视频数据中提取用于行人姿态估计的特征。③姿态估计模型训练：使用带有标注姿态的数据集来训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。④姿态估计：使用训练好的模型来对新的图像或视频数据进行姿态估计。模型将根据输入的行人特征和上下文信息，预测行人的姿势。

（二）行人行为分类

行人行为分类是利用智能交通系统中的计算机视觉技术，对行人在交通场景中的行为进行分类和分析。

1.数据采集和特征提取

收集包含行人行为的图像或视频数据，并进行标注。根据数据进行特征提取，例如行人的运动轨迹、速度、加速度、方向等。

2.行为分类模型训练

利用带有标注行为的数据集训练机器学习模型。常用的分类算法包括支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。

3.行为分类

使用训练好的模型对新的行人数据进行行为分类。模型将根据输入的特征进行预测，将行人行为预测为特定的行为类别。例如，行人行为可以预测为α、β或γ等。

（三）行人轨迹预测

1.数据采集和准备

收集包含行人轨迹的图像或视频数据，并进行标注。每个行人轨迹可以使用希腊字母表示，如：α，β，γ等（见表1）。

2.轨迹特征提取

通过对行人历史轨迹进行分析和处理，提取用于轨迹预测的特征。例如，可以计算行人的位移、速度、加速度、行进方向等特征，以及将轨迹表示为时间序列数据。

3.轨迹预测模型训练

使用历史轨迹数据训练机器学习模型或深度学习模型，来预测行人未来的移动路径。常用的方法包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。

4.轨迹预测

利用训练好的模型，对新的输入数据进行行人轨迹预测。模型将根据历史轨迹数据和当前状态，预测未来行人的位置。

5.结果评估和优化

对轨迹预测结果进行评估，可以使用均方根误差（RMSE）等指标来衡量预测准确性。根据评估结果，可以对模型进行优化和调整，以提高预测性能。

未来位置（P_t+1）=当前位置（P_t）+速度（V_t）x时间间隔（？t）

其中，P_t表示当前时间点的位置，V_t表示当前时间点的速度，？t表示时间间隔。

（四）视频监控中的行为分析

1.视频采集和预处理

收集包含交通场景的视频数据，并进行预处理，包括视频去噪、图像稳定化、帧提取等。这些预处理步骤有助于提高后续分析的准确性和效果。

2.目标检测和跟踪

通过目标检测算法，对视频图像中的目标进行识别和定位，例如车辆、行人、自行车等。利用目标跟踪算法，跟踪目标在视频中的运动轨迹。

3.行为分析和分类

基于目标的运动轨迹和其他特征，利用机器学习或深度学习方法，对目标的行为进行分析和分类。例如，利用行人的移动方向和速度，可以判断行人是否横穿道路，是否停留在某个区域。

4.行为统计和异常检测

通过对不同行为类型的目标进行统计，获得交通场景中的行为分布情况。还可以利用异常检测算法，识别不符合正常行为的目标，例如突然变速的车辆或突然改变方向的行人（见表2）。

其中，？d表示行人在两个连续时间帧之间的位移，？t表示时间帧之间的时间间隔。

通过使用计算机视觉技术，特别是目标检测算法，可以在交通场景中准确地检测行人的位置。这有助于提高交通安全性，监测人流密集区域并预防事故的发生。通过了解和分析行人在交通场景中的行为，能够更好地预测可能的风险，制定交通规则和策略，并为实现智能交通和城市规划做出决策。智能交通系统中的行人检测与行为分析是一项重要而有用的技术，可以提高交通安全性，优化交通流量，并为城市规划和交通管理提供数据支持。

作者单位：浙江吉利技师学院