基于图像处理的交通视频中的行人检测与跟踪文献综述

行人检测与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，在自动驾驶、智能监控、人机交互等领域具有广泛的应用价值。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于图像处理的行人检测与跟踪技术取得了显著进展。

本文首先介绍了行人检测与跟踪的相关概念，并概述了其研究意义；其次，对基于图像处理的行人检测与跟踪技术进行了全面的综述，详细介绍了传统方法和基于深度学习的方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析；最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望。

关键词：行人检测，目标跟踪，图像处理，深度学习，计算机视觉

行人检测与跟踪是指利用计算机视觉技术从图像或视频序列中自动识别行人目标，并对其进行连续定位和轨迹预测的任务。

作为计算机视觉领域的基础性问题，行人检测与跟踪在自动驾驶、智能监控、人机交互、机器人导航等领域有着广泛的应用需求和重要的研究价值。

在自动驾驶领域，准确高效的行人检测与跟踪是保障车辆安全行驶和避免交通事故的关键技术之一；在智能监控领域，行人检测与跟踪可以实现对特定目标的自动识别和行为分析，为公共安全和安防预警提供重要支持；在人机交互领域，行人检测与跟踪可以帮助计算机更好地理解人类行为和意图，提升人机交互的自然性和便捷性。

近年来，随着传感器技术、图像处理技术以及深度学习技术的快速发展，行人检测与跟踪技术取得了显著的进步。

特别是深度学习的引入，极大地提升了算法的精度和效率，推动了该领域的快速发展。

然而，行人检测与跟踪仍然面临着诸多挑战，例如复杂场景下的遮挡问题、光照变化问题、实时性要求高等。