第1章 绪论

1.1 研究的意义及背景

智能汽车（IV，Intelligent Vehicle）是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统［1］，是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统，也是智能交通系统的一个重要组成部分［2］。智能汽车利用传感器技术、信号处理技术、通信技术、计算机技术等，辨识汽车所处的环境和状态，并根据各传感器得到的信息做出分析和判断，或者给驾驶员发出报警信息，提醒驾驶员注意规避危险；或者在紧急情况下，帮助驾驶员操作车辆，防止事故的发生，使车辆进入一个安全的状态；或者代替驾驶员的操作，实现汽车运行的自动化［3］。智能汽车是内涵丰富的广义概念，在不同的研究与应用领域，智能汽车相应地被称之为OMR（Outdoor Mobile Robot）、AGV（Automated Guided Vehicle）、UGV（Unmanned Ground Vehicle）、ALV（Autonomous Land Vehicle）以及Smart Car 等。智能汽车的研究是多学科综合与交叉应用的边缘领域，不仅涉及人工智能理论（Artificial Intelligent Theory）、信息理论（Information Theory）、控制理论（Control Theory）以及决策论（Decision Theory）的应用，还涉及计算机控制技术、电子技术、通信技术以及机械设计等实现问题。

智能汽车致力于提高汽车的安全性、舒适性和提供优良的人车交互。其中汽车的安全驾驶又是智能汽车的核心问题。随着机动车保有量的迅速增长，一方面给人们的生活和出行带来了很大的便利，但由此带来的道路交通事故也给人民生命财产和国民经济造成巨大的损失。据国家统计局发布的《2007年国民经济和社会发展统计公报》［4］中介绍，2007年末，全国民用汽车保有量达5 697万辆（包括三轮汽车和低速货车1 468万辆），比上年末增长14.3%，其中私人汽车保有量3 534万辆，增长20.8%。民用轿车保有量1 958万辆，增长26.7%，其中私人轿车1 522万辆，增长32.5%。在2008年1月，公安部通报了2007年全国道路交通事故情况［5］，全国共发生道路交通事故327 209起，造成81 649人死亡、380 442人受伤，万车死亡率为5.1，直接财产损失12亿元。以上数据表明，道路交通事故已经成为社会一大公害，减少道路交通事故的发生和人员伤亡是值得全社会广泛关注的问题。为了减少日益增长的交通事故以及避免驾驶员因素所造成的交通事故，减轻驾驶员的操作强度，智能汽车相关技术的研究受到各个国家和政府的普遍关注，并投入了大量的人力、物力和财力进行系统的研究开发，以提高汽车的安全性。

从道路交通事故的成因来看，驾驶员是导致交通事故的主要因素，而行人是在交通事故中主要的受害群体。在实际的交通环境中，尤其是在我国这样典型的混合交通系统中，行人和车辆共同构成交通的主要组成部分，行人是城市交通的主要参与者之一，智能汽车要实现安全驾驶必须实现两项基本任务［6］：一是能够识别道路标记、交通标志以及周围景物，实时跟踪道路的变化，判断车辆当前在行驶道路中所处的位置；二是能够检测道路中的障碍物（主要是车辆和行人），对它们的位置、运动速度和运动方向等信息做出准确的检测和估计，判断其对本车的威胁性。对于危险情况给出警告信息，减少驾驶员的操作失误，防止交通事故的发生，提高城市交通的安全性。目前开展的智能车障碍物检测研究中，关于道路中车辆检测的系统相对较多［7~12］，但是关于行人检测的系统还较少。对行人进行检测是将来的智能汽车辅助驾驶系统必须具备的功能，它能有效地辅助驾驶员及时地对外界环境做出反应，避免碰撞行人。开展行人检测技术的研究已经成为智能汽车领域中备受关注的前沿方向。

行人检测不仅在智能交通系统中有广泛的应用，在其他方面也有非常重要的研究价值。例如，通过分析行人行为，可以对行人行为做出判断，实现对停车场、车站、商场、银行、博物馆、军事禁区等安全敏感地点的监控，从而节省大量的人力物力，并且提高检测和监控的精度。

关于智能汽车的行人检测，可以采取多种实施手段，但是与激光扫描雷达、相控阵声呐、毫米波雷达等目前常用于智能汽车上的传感器相比，光学视觉信号具有检测范围宽、目标信息完整、无环境影响、造价低廉并且更符合人的认知习惯等显著的优点，因此计算机视觉在智能汽车障碍物检测中的应用显得越来越重要，并表现出很好的发展前景，已经成为智能汽车上一个不可缺少的组成部分。现有的部分基于视觉的智能汽车系统采用双目视觉［13， 14］，这种方法对深度信息的探测比较有效，但这样的系统计算量大，顽健性和实时性差，软硬件成本高。对于车辆导航或者辅助驾驶以及简单的交通监控应用而言，由于实时性要求较高，成本控制严格，因此一般采用基于单目视觉系统的方法。

综上所述，基于单目视觉的行人检测是城市交通环境下智能汽车辅助导航技术中的一项关键技术，也是目前计算机应用领域的研究热点之一。它处于智能汽车辅助导航技术的底层，是各种后续高级处理如目标分类、行为理解等的基础［15］，对于保障现代城市道路交通安全具有重要的作用。行人检测在智能监控系统、虚拟现实、机器人应用等方面也将得到广泛的应用，因此已经得到越来越多研究者的重视，国内外的很多大学和研究机构在相关方面的研究工作已经取得进展。但是行人检测涉及计算机视觉、模式识别、人体生理学、心理学等多方面问题，是一个复杂的系统工程，目前还有许多理论及技术问题有待解决。开展这方面的研究工作具有重要的理论和现实意义，并且具有潜在的经济价值和广泛的应用前景。下面首先介绍一些国内外典型的智能车辆系统及其在行人检测方面的研究进展。