基于YOLO v3的智能驾驶行人检测算法研究文献综述

行人检测作为智能驾驶中的一项关键技术，对保障道路安全和提高驾驶辅助系统的可靠性至关重要。

传统的行人检测方法往往依赖于手工设计的特征和复杂的分类器，在复杂场景下容易受到环境因素的干扰，检测精度和鲁棒性难以满足实际需求。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度卷积神经网络的目标检测算法在行人检测领域取得了显著进展。

其中，YOLOv3算法以其高效、准确的特点，成为智能驾驶行人检测领域的研究热点。

本文首先介绍了智能驾驶和行人检测的研究背景，阐述了YOLOv3算法的基本原理和优势。

然后，对近年来基于YOLOv3的智能驾驶行人检测算法进行了综述，分析了不同改进策略的优缺点，并对未来发展趋势进行了展望。

关键词：智能驾驶，行人检测，深度学习，YOLOv3，目标检测

1.1智能驾驶
智能驾驶，也称为自动驾驶，是指车辆在没有人为干预的情况下，能够依靠自身的感知、决策和控制系统安全、高效地完成行驶任务。

智能驾驶技术的核心是让车辆像人一样“看”懂周围环境、“想”清楚行驶路线、“动”作准确地控制车辆。

1.2行人检测
行人检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目标是从图像或视频序列中准确地识别和定位出行人。