1、“.....提高检测的准确率和速率，实现最佳的行人检测效果。图像灰度分割算法根据行人所处的背景的灰度来剔除背景并提取行人可能存在的区域。大多数情况下，行人所处的环境都是马路绿化带天空或者路面，基于视觉的车载行人检测保护相关技术论文原稿定均匀得多，可以引入基于灰度的图像分割方法，将行人所处的背景剔除掉，从而提高检的测速度和精度。基于视觉的车载行人检测保护相关技术论文原稿。行人检测系统除要求有较快的检测速度外，还要有较高的准背景因素影响较大而利用运动特征......”。

2、“.....且静止或者运动幅度较小或特征不明显的行人信息就很难提取。因此，很多研究者将多种特征利用定的规则融合起来进行行人检测，实现各种特征的优势互补行人的时候只使用种模型或个特征就远远不够。基于视觉的车载行人检测保护相关技术论文原稿。行人特征提取算法行人特征般有物理特征和抽象特征。其中物理特征就是肉眼可以观察到的行人外观所表现出来的特征行人检测中存在的难点行人检测就是把车载摄像机拍摄的视频画面中出现的行人从背景中分割出来，并进行精确定位......”。

3、“.....行人检测面临以下难点行人出现背景的多样性行人出现的场景具有多样性，有到的相关技术包括行人的目标分割特征提取等。关键词行人检测目标分割特征提取行人是城市交通的主要参与者，保障行人的安全也就成为了建设城市交通系统的首要目标。车载行人保护系统就是要利用安装在车辆上的摄辆发生碰撞，对可能发生碰撞的情况进行报警或者进行些避免碰撞的操作。传感器传感器用来捕获行人及其所处环境的信息，个高性能的传感器能及时准确可靠地获取行人和环境信息......”。

4、“.....行人检测系统般包括传感器目标分割特征提取分类检测等模块。首先通过传感器获得车辆前方的图像信息，并对这些信息做预处理然后用中涉及到的相关技术包括行人的目标分割特征提取等。关键词行人检测目标分割特征提取行人是城市交通的主要参与者，保障行人的安全也就成为了建设城市交通系统的首要目标......”。

5、“.....然后从拍摄到的视频画面中检测出行人的准确位置，预测出潜在危险，发出相应的预警信息或是采取相应保护措施，其核心技术是行人检测，即在运动摄像机下快速而准确地检测出行人。故，保障行人的安全，很多国内外的科研院机构都对行人保护技术进行了研究，意在开发出种车载行人保护系统，就是利用安装在车辆上的摄像机检测出行人，从而预测出潜在的危险以便采取相应策略保护行人。其中涉及可能在行走，也可能站着不动，还有可能随时改变运动方向......”。

6、“.....基于视觉的车载行人检测保护相关技术论文原稿。为提高城市交通环境下车辆的主动安全性，减有机器视觉传感器红外成像传感器微波雷达传感器和激光传感器等，每种传感技术都有其各自的特点，都能对车辆周边环境进行探测，以获取行人及其所处环境的信息。为提高城市交通环境下车辆的主动安全性，减少交通图像分割模型提取等些图像处理技术在获得的图像中选取些感兴趣的区域，即行人的候选区域，再应用分类等技术判断候选区域中是否包含行人最后对含有行人的区域进行跟踪......”。

7、“.....并判断行人是否会和的摄像机获取车辆前方的视频信息，然后从拍摄到的视频画面中检测出行人的准确位置，预测出潜在危险，发出相应的预警信息或是采取相应保护措施，其核心技术是行人检测，即在运动摄像机下快速而准确地检测出行人交通事故，保障行人的安全，很多国内外的科研院机构都对行人保护技术进行了研究，意在开发出种车载行人保护系统，就是利用安装在车辆上的摄像机检测出行人，从而预测出潜在的危险以便采取相应策略保护行人......”。

8、“.....有的杂乱无章，有的光线昏暗，而且行人与行人行人与环境之间还会相互遮挡，这都给行人特征提取带来很大干扰。行人的灵活性行人有不同的姿态，果不太理想。比如利用外形特征提取的行人信息时，受背景因素影响较大而利用运动特征，则需要对帧图形分析处理，且静止或者运动幅度较小或特征不明显的行人信息就很难提取。因此，很多研究者将多种特征利用定的些环境相对于行人的形状颜色等特征，灰度值要稳定均匀得多......”。

9、“.....将行人所处的背景剔除掉，从而提高检的测速度和精度。行人特征提取算法行人特征般有物理特征和抽象特征。其中物理确率，误报率和漏报率都不宜过高。每种分类器都有其自身的优势，同时也存在着不足，问题的关键不在于选择哪种分类器，而是要充分理解各种分类器算法的设计思想，提取各种分类器技术中的优势部分进行融合，对分，提高了检测性能。图像灰度分割算法根据行人所处的背景的灰度来剔除背景并提取行人可能存在的区域。大多数情况下......”。