致 谢 25

参考文献 26

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1 引言 

本章的主要内容是：1）介绍此次选题的意义以及背景；2） 介绍国内外的 研究现状；3）介绍论文的总体章节安排框架。

1.1 选题的意义与背景

行人检测室作为现在的机器人视觉的研究热点之一，在人工智能、模式识别 等领域也有着非常重要的作用。它经常应用在无人车、智能监控系统等等领域。 典型的应用包括识别行人、智能报警、行人计数等。[1]

人流检测、人流计数是行人检测技术结合运动跟踪技术的最常见的应用。人 流的检测可以为商业场所、公园等公共场所提供人流量的技术服务，为商业开发、 管理决策等等提供理论依据。比如，在商店里进行人流检测可以看出哪里的人流 量多哪里的人流量少，从而决定哪里是旺铺，哪个商铺值得投资。[2]

另外一个行人检测比较合适的应用是在敏感地方的智能报警系统。比如一些 禁止人进入的仓库、军事禁区等，安装上了智能报警监控系统，一旦检测到有行 人，系统会立即向管理员报警，减小保安的负担，也增加了禁区的安全性，因为 和保安不同，机器可以全年无休，一天 24 小时不间断持续监控。论文网

DSP（Digital Signal Processor）可以使用数字信号处理多媒体信息，是一种 特殊的微处理器。由于它的运行复杂指令的速度可以达到远超别的处理器的每秒 千万量级处理速度，我们可以利用它快速高效地编译、运行程序，实现用户指定 的功能。 DSP 拥有极高的数据处理能力和相当快的运行速度，在数字信息领域 正在扮演越来越重要的位置。

现在的行人检测算法主要是运行在 PC 机上，PC 机虽然计算性能强，但是功 耗比较大，并且需要连接，比较复杂。在移动化互联生活的今天，将行人检测的 算法移植到比较嵌入式系统中（比如 DSP）是非常有必要的。这样可以实现应用 的轻量化。随着嵌入式系统的硬件的提升，比如将行人检测算法移植入带 DSP 的摄像头上便可以不用连接电脑就可以实现实时性的监控以及智能报警[3]。嵌入 式系统具有便携、轻便、功耗低等优点，随着人们对系统的体积、功耗、性价比 的要求越来越高，基于 DSP 系统的视频处理、行人识别的算法研究以及软件开

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发在未来一定大有可为。

1.2 国内外研究现状

国外的智能视频研究领域起步得很早。1998 年，在印度举办了世界级别的 视频监控技术的第一次研讨会。尤其在“911”事件以后，各国政府都展现出了 对视频监控技术的兴趣。

和别的许多技术一样，走在世界前列的国家仍然是美国。1997 年，DAPRA

（美国国防部先进研究计划局）便和 CMU（卡耐基梅隆大学）合作，研发了一 个称为 VSAM 的项目，目的是开发一种视频监控技术使得只用一个人便可以进行 在复杂的场景下（例如战场）的监控[4]。2000 年，DARPA 为了进一步的抑制恐 怖袭击的可能性，又展开了一个被称为 HID 的项目，建立一套可以精确的远距 离监控、标记、识别敌人的系统。