盘点9个常见的行人检测数据库
首先，MIT行人数据库，作为早期的公开数据库 ，包含正面和背面视角的彩色行人图像 ，但无明确划分的训练和测试集。由于其背景简单，现已较少使用 ，适合研究早期行人检测技术。
**MIT-CBCL Pedestrian Database** - 由MIT公开的早期行人数据库 ，包含924张ppm格式图片（64x128像素），仅包含正面和背面视角 ，无负样本 。Dalal等采用HOG+SVM方法 ，该数据库检测准确率接近100% 。
MS COCO由微软出资的MS COCO数据集，是场景理解的重要资源 ，包含91类目标和大量标注信息。其2014年至2017年的数据集提供训练、验证和测试图像 ，以及详细的语义分割数据 。COCO的官网是http：//cocodataset.org，提供了详细的使用指南和评估文档 。
电子眼新增的三个功能
电子眼新增的行人检测功能 ，能够检测到行人的动态。如果汽车与行人杠上了 ，并且汽车没有让行，那么电子眼就会进行抓拍，之后就会将数据单独列出来 ，只要是汽车应该让行却没有让 ，那么3分200元是跑不掉的 。
同时电子眼也新增了三项抓拍功能：礼让行人监测功能 、不按规定车道行驶的监测功能 、车距监测功能 。
应用场景：在一些单一导向标志的车道，电子眼已升级为具备慢速拍照功能的智能化设备。工作模式：当绿灯亮起时 ，电子眼会自动切换至慢速抓拍模式 ，能够更精确地捕捉不按规定车道行驶的车辆 。严格遵守车道规定：避免被抓拍的关键：车主应严格遵守车道规定，任何变道或压线的行为都可能被电子眼捕捉并记录 。
第一种 ，现在电子警察新增了车距判断功能。如果说 ，车主在行驶的时候，两辆车之间的距离相差过近的话 ，那么电子警察就会将后方的汽车记录一下 ，然后判定后方车辆，没有保持安全车距 ，最后受到交警部门的罚单 。
计算车流量和车速：电子眼的第一个作用就是计算车流量 ，每当汽车经过路段，电子眼就会闪拍一下，其实这并不是违章 ，而是电子眼在记录车流 。车距检测功能：开车上路 ，保持安全车距是很有必要的，尤其是在高速上上车的速度比快的时候 ，否则很容易发生追尾。
电子眼的主要功能 违章监测：电子眼能够捕捉车辆违章行为 ，如闯红灯、压线等，为交通管理部门提供执法依据。 路况监测：通过电子眼 ，交通管理部门可以实时了解道路交通状况 ，如拥堵情况 、事故多发地段等，以便及时采取措施 。
行人检测数据集汇总(持续更新)
1 、**MIT-CBCL Pedestrian Database** - 由MIT公开的早期行人数据库 ，包含924张ppm格式图片（64x128像素） ，仅包含正面和背面视角，无负样本 。Dalal等采用HOG+SVM方法 ，该数据库检测准确率接近100%。
2、**NightOwls夜间行人数据集**：- 提供夜间行人数据 ，分为4类，旨在丰富夜间行人检测的数据集 。 **WiderPerson数据集**：- 为野外密集行人检测提供数据，包含各种遮挡情况 ，旨在促进野外行人检测研究 。
3 、首先 ，MIT行人数据库，作为早期的公开数据库 ，包含正面和背面视角的彩色行人图像 ，但无明确划分的训练和测试集。由于其背景简单，现已较少使用 ，适合研究早期行人检测技术 。
4 、TsinghuaDaimler Cyclist 数据集：专为自行车手检测提供 ，分为训练、验证和测试集，带有详细的行人分类标签 。KMU SPC红外行人检测数据集：涵盖了不同速度和活动性的行人检测场景。目标追踪：KMU行人追踪数据集：结合了热像仪和追踪信息 。
5 、MS COCO由微软出资的MS COCO数据集 ，是场景理解的重要资源 ，包含91类目标和大量标注信息 。其2014年至2017年的数据集提供训练 、验证和测试图像，以及详细的语义分割数据。COCO的官网是http：//cocodataset.org ，提供了详细的使用指南和评估文档 。
请问民用雷达能探测到行人吗?
当然可以 。100米~1000米的行人检测雷达（民用雷达）已经普及 ，售价在一两千到一两万不等，工作体制有近距离（一般1km以内）的FMCW（调频连续波）雷达和稍远一些（1km以外）的脉冲雷达，一般也都是相控阵雷达（机扫雷达寿命有担心） ，森思泰克雷达可以看下。
毫米波雷达具备检测行人能力 ，但因行人反射信号较弱与雷达分辨率有限，易导致漏检。例如 ，雪岭飞花在其系列文章中详细阐述毫米波雷达性能局限性 。身为汽车行业资深专家 ，专注人工智能技术在汽车自动驾驶系统应用，雪岭飞花深入剖析技术瓶颈 。关注、点赞 、收藏以示鼓励 ，同时欢迎指正疏漏与错误 ，共同促进技术进步。
ARS620能探测最大280米距离，行人探测距离最大140米 ，探测角度最大60度；SRR630角雷达最大探测距离200米 ，探测角度最大81度 。这些雷达传感器能够探测到的最小物体大小取决于其分辨率，即所能区分两个物体最小小距离的能力 。
行人检测技术的类型有?
可见光行人的检测：采用的视觉传感器为普通的光学摄像头 ，非常符合人的正常视觉习惯 ，而且硬件成本十分低廉。
行人检测是使用计算机视觉技术来判断图像或视频中是否存在行人 。可以通过跟行人跟踪，行人重识别技术，来应用于人工智能系统 ，车辆辅助驾驶系统 、智能交通等领域 ① 处理数据 ② 训练模型 ③ 输出目标位置 ① 外观差异大 。包括视觉、姿态、服饰和附着物 、光照 、成像距离等。
被动行人保护技术：发动机舱盖抬升机构：通过前保险杠的压力传感器检测碰撞 ，利用专门的升高机构在短时间内将发动机舱盖抬起一定距离，为行人的头部或躯干提供更多的缓冲空间 ，避免与发动机机体发生猛烈碰撞 。
Caltech行人检测数据集使用详解(二)——评价指标计算及新标注文件使用...
1、最后 ，我们对比新旧标注的差异（图3-9），确保替换和转换过程正确 。通过验证数据集 ，确认新标注文件的正确性。现在 ，你已经能够按照新的标注文件计算评价指标，并与更多算法进行性能对比 。
2 、为了专门评估行人检测 ，科研人员使用了CrowdHuman 、CityPersons、CalTech等数据集 ，这些数据集各自有特定场景特点 。比如，CrowdHuman常被用作主要实验平台 ，CityPersons和CalTech则各有侧重。评测行人检测时 ，主要关注AP（尤其是IoU=0.5的精度），以及[公式] 和Recall。
3 、- 为野外密集行人检测提供数据，包含各种遮挡情况 ，旨在促进野外行人检测研究 。 **Caltech行人检测数据集-改进版标注框**：- 标注框的改进版本 ，提供更精确的行人检测数据，适用于检测算法的评估和优化 。
4 、**Caltech Pedestrian Detection Benchmark** - 是目前规模较大的行人数据库 ，通过车载摄像头拍摄 ，包含约10小时视频，标注了约25万帧 ，5万个矩形框 ，涉及2300个行人。 **Daimler Pedestrian Detection Benchmark** - 由车载摄像头获取，分为检测和分类两个数据集 。
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