行人車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)是如何區(qū)分行人和車(chē)輛的？

行人車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)主要通過(guò)微波雷達(dá)分析回波信號(hào)特征值，結(jié)合影像拍攝信息，利用目標(biāo)檢測(cè)算法和屬性識(shí)別網(wǎng)絡(luò)來(lái)區(qū)分行人和車(chē)輛。具體而言，微波雷達(dá)發(fā)射信號(hào)獲取回波，從中提取特征值判斷目標(biāo)類(lèi)型并設(shè)置可信度，經(jīng)綜合比較識(shí)別。同時(shí)，影像拍攝部提供圖像信息輔助判斷。此外，目標(biāo)檢測(cè)算法識(shí)別原始圖像中的目標(biāo)，屬性識(shí)別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步確定其屬性，以此精準(zhǔn)區(qū)分行人和車(chē)輛。

微波雷達(dá)在這一過(guò)程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它發(fā)射雷達(dá)信號(hào)后，對(duì)回波信號(hào)展開(kāi)深入分析。通過(guò)提取其中的若干特征值，像是物體的運(yùn)動(dòng)速度、反射強(qiáng)度等，依據(jù)這些特征值來(lái)初步判斷該物體究竟是車(chē)輛還是行人。并且，會(huì)針對(duì)不同的判斷結(jié)果，分別賦予車(chē)輛可信度、行人可信度或者模糊可信度。比如，若回波顯示物體運(yùn)動(dòng)速度較快，反射面積較大，就可能賦予較高的車(chē)輛可信度。之后，系統(tǒng)會(huì)累計(jì)各特征值對(duì)應(yīng)的不同可信度總和，再通過(guò)比較這些總和的大小，來(lái)最終確定監(jiān)測(cè)目標(biāo)到底是車(chē)輛、行人，還是需要重新對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

影像拍攝部也功不可沒(méi)。它會(huì)拍攝車(chē)輛前方的影像，感測(cè)物體并將相關(guān)信息傳送給控制部。控制部的距離變換部會(huì)巧妙地匹配影像和距離信息，roi生成部根據(jù)距離生成roi，而分類(lèi)器則會(huì)依據(jù)roi的大小和距離，決定由第一處理器（適用于近距離按單元檢測(cè)行人，基于haar小波特征、方向梯度直方圖等技法）或者第二處理器（用于遠(yuǎn)距離按像素檢測(cè)行人）來(lái)處理這些信息，以此輔助微波雷達(dá)進(jìn)行更精準(zhǔn)的判斷。

此外，先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法和屬性識(shí)別網(wǎng)絡(luò)也為區(qū)分行人和車(chē)輛提供了有力支持。通過(guò)采集原始圖像，利用如yolov5這樣的目標(biāo)檢測(cè)算法，能夠快速識(shí)別出圖像中的行人和車(chē)輛，獲取相應(yīng)的原始數(shù)據(jù)。接著，將這些原始數(shù)據(jù)分別輸入預(yù)訓(xùn)練后的行人屬性識(shí)別網(wǎng)絡(luò)和車(chē)輛屬性識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步確定其屬性標(biāo)簽，從而在眾多目標(biāo)中準(zhǔn)確地區(qū)分行人和車(chē)輛。

總之，行人車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)多種技術(shù)手段的協(xié)同合作，充分發(fā)揮微波雷達(dá)、影像拍攝、目標(biāo)檢測(cè)算法以及屬性識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)行人和車(chē)輛的精準(zhǔn)區(qū)分，為道路交通安全提供了堅(jiān)實(shí)保障。