人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？以下是小编为大家收集的优秀范文，欢迎大家分享阅读。
行人检测研究现状篇一
1、行人须在右边的人行道内走;没有人行道的，则要在靠右人行道的路边走。
2、横过车行道，须走人行横道(斑马线)。有人行过街天桥或人行地道的，须走人行过街天桥或人行地道。
3、通过有交通信号控制的人行横道，须遵守信号警示;人行横道(斑马线)灯，绿灯亮时，行人可以横过人行横道(斑马线);绿灯闪烁时，行人不准进入行人横道(斑马线)，但已进入人行横道的可以继续行走;红灯亮时，行人不准进入人行横道(斑马线)。
4、通过没有交通信号控制的人行横道线时要注意避让车辆，不准追逐、猛跑;穿过没有任何人行横道线(斑马线)的，要走直线，不可迂回通过;穿过时要先看左边，再看右边，确定没有机动车时才可以穿越马路;不准在车辆临近时突然横穿马路。
5、不准穿越、倚坐人行道、车行道和铁路道口的护栏;不得在桥梁、隧道和人行天桥上躺卧。
6、不准在道路上扒车、追车、强行拦车或抛物击车。
7、行人不得进入高速公路。
8、横过马路时，有交通警察或交通管理人员指挥时，应服从交通警察或交通管理人员的指挥。
9、不准在机动车道上滑板、滑旱冰等有碍交通安全的活动。
行人检测研究现状篇二
《银行人》
1．专业——信息分类
栏目设置贴合银行业务需求，为您提供宏观经济环境、最新监管政策、深度行业资讯、银行高管视野、即时同业动态等相关信息，打造银行人掌上日报！
2.精准——智能推荐
智能匹配用户关注信息，使用越多、时间越长，银行人将真正做到想您所想，急您所急。
3.高效——内容精简
银行人致力于为您提供精华信息，让您用最短的时间触及最核心的观点！4.及时——实时更新
对海量网络信息实时自动采集，24小时滚动推送最新资讯。
5.功能简介
评论——发表个人观点、回复他人评论，与其他用户互动；
收藏——收藏感兴趣的文章，方便稍后阅读；
分享——分享喜欢的内容，与好友更多互动；
搜索——热词推送、排序优化，越用越懂你；
有用——有用评价，给您最具价值的。
选择银行人，不仅仅是选择一个产品，而是选择一个伙伴。北京银联信投资顾问有限责任公司是国内最大的一家专业服务于银行的咨询机构，现已成为700多家中外资银行的长期合作伙伴，2013年公司与sas达成战略合作伙伴关系助力大数据时代下的银行定量化、精细化管理。在历经12年发展的积淀基础上，公司推出银行人app，凭借丰富的业内经验、专业的研发团队、领先的技术支持，将其打造为银行人的不二之选！
只要您一秒钟的下载安装，便可获取一劳永逸的强大信息库！
行人检测研究现状篇三
关于行人闯红灯调查与分析
摘要：素以文明古国，礼仪之邦著称的中国，在经历了改革开放几十年的飞速发展后，以一个经济大国的身份站在了世界的面前。国人在沾沾自喜于伟大成就的同时，却放松了对社会主义精神文明的建设。随着生活水平的提高，私家车越来越多的成为人们方便出行的首选工具，城市交通也承受着越来越大的压力，其中一个突出的问题就是行人和车辆对路权的争夺。在川流不息的马路上，迎着闪烁的红灯，一群群的行人跨过斑马线，成为了每一个城市一道“靓丽”的风景线。法律已经明文禁止闯红灯，并且自身还要面临一定的生命威胁，为何国人还是我行我素，置社会规则于脑后？是什么人会闯红灯，他们为什么闯红灯，难道仅仅归结于他们自身的素质问题。总之，闯红灯这个现象不仅折射出了中国在建设和谐社会中存在的一些问题，还从侧面反映出了有关监管部门对此行为的无奈和乏力。更深层次的揭露了国人性格的一些缺陷和不足。行人闯红灯，是行人交通违法中最普遍、最明显、也是数量最多的一种交通违法行为。这种违法行为不仅对交通违法者本人的人身存在极大的危险，而且有碍保持道路畅通，更是造成交通事故发生的极大诱因。要治理行人闯红灯的问题，首先要探究行人这么做的原因以及这他们对于这种行为的看法。找到了“病根”，才能避免“治标不治本”。基于这样的原因，我们首先在校园内进行了问卷调查。
关键词：闯红灯、原因、现状、素质、调查
一、具体实施步骤：
1、小组讨论制定调查计划、设计调查问卷、由组长分配工作
2、在各个宿舍附近、食堂附近、校门口分发调查问卷
3、到南大街的十字路口观察并记录行人闯红灯现象，在这个过程中我们以30分钟定时计数
4、将收回的调查问卷进行整理，小组讨论，分析数据，得出结论
5、写调查报告
二、内容分析：
若把“闯红灯”视作一个风险型决策问题。那么主导行人做决定的就是他会获得的利益、可能遭受的损失以及各自会发生的概率。通过调查可以看到，大多数人认为只要自己小心，闯红灯并没有那么危险，也就是并不会遭受损失。至于收益，可能并非完全是节约时间，只是觉得等了就“吃亏”，而通过闯红灯则避免了这种损失。而行人在做决策时，基本只关注了自己的利益，没有考虑到对他人、对驾驶员造成的影响。
我们还发现，交通安全的教育极其失败。虽然是法规，但我们倾向于把它看成是道德教育。究其失败的原因，我们的道德教育就只能是一些冠冕堂皇的说法，或是苍白无力的教条，没有触及人们内心的道德需要，没有也不可能真正树立起公德意识。
毫无疑问，仅靠道德制约是远远不够的。至少现阶段，一定需要惩罚措施，这某种程 上是在巩固教育的效果。如果没有相应的惩罚措施，人们学的是一套，做的却会是另一套。我们通常觉得在发达国家乱闯红灯的人很少，很多人把原因归结于那些国家公民的整体素质高。其实这种认识并不全面，综观世界各国，不少国家都是采用严厉的措施来处罚闯红灯者。
在新加坡，行人第一次闯红灯，罚款200新元(约相当于人民币1000元)；第二次、第三次再闯，最重可以判半年到一年的监禁。美国各州对乱穿马路者罚款2到50美元不等，虽然数额相对不大，但处罚记录将会记入个人信用记录中，终身不能抹去。在德国没有人贸然闯红灯，因为闯红灯者将会面临很严重的后果。这意味着以后，别人可以分期付款、延期支付，而闯红灯者却必须立即支付。别人可以向银行拿到比较长时间的贷款，而闯红灯者却不可以。并且银行给闯红灯者的贷款利率要远比其他人高。
我想人们闯红灯的一巨大诱因是各个利益的驱使，其核心是经济利益的驱使，所以我们对乱闯红灯的人处以经济上的处罚，从而提高乱闯红灯的成本，从而大大减少了人们乱闯红灯的行为。所以我们可以借鉴西方发达国家的经验，对乱闯红灯的行人进行严厉的惩罚，而且跟德国学习，在公共体系内对乱闯红灯的人进行惩罚。这比起让各人所在单位对其进行
处罚更具可操作性，也更公正、有力。而交警在路口当场进行罚款虽然效果明显，但会遭遇很大阻力，也消耗了极大的人力物力。相较之下，还是德国那样在公共体系内的惩罚手段更有效。
三、总结：
由以上分析可以得出这样的结论：闯红灯现象的根源还是交通安全意识淡漠、缺乏社会公德心。“跟风”闯红灯的现象恰恰可以说明这一点，如果不闯红灯是社会主流，那么就应该是闯红灯的人受大众影响，“跟风”守法才对。
我们可以借鉴西方发达国家的经验，对乱闯红灯的行人进行严厉的惩罚，而且跟德国学习，在公共体系内对乱闯红灯的人进行惩罚。这比起让各人所在单位对其进行处罚更具可操作性，也更公正、有力。而交警在路口当场进行罚款虽然效果明显，但会遭遇很大阻力，也消耗了极大的人力物力。相较之下，还是德国那样在公共体系内的惩罚手段更有效。或许有的人认为这样的处罚太小题大做了，但从城市社会学的角度来看，对乱穿马路闯红灯者的严管重罚是对生命权的保护和尊重，而不是故意为难行人。而严厉的惩罚措施收到了较好的效果，我想其原因是根据我之前分析的，人们闯红灯的一巨大诱因是各个利益的驱使，其核心是经济利益的驱使，所以我们对乱闯红灯的人处以经济上的处罚，从而提高乱闯红灯的成本，从而大大减少了人们乱闯红灯的行为。
往往一个违规行为便会形成一起交通事故隐患，一个隐患就会酿成一起交通事故，一起交通事故又会导致一幕悲剧。也许，您从未意识到：车祸是那样无情，瞬间会葬送一个人的生命；车祸是那样惨痛，让人饱尝失去亲人的悲楚。谁不希望我们的生活中再多一份美好？谁不希望我们的身边再多一份平安？为了这份美好，为了这份平安，我们不应该把闯红灯作为习惯。只有遵章守法，平安才会伴您一生，只有文明交通，事故才会与您无缘。
行人检测研究现状篇四
基于深度神经网络的行人检测综述
摘要：行人检测是汽车自动驾驶的基础技术之一。基于深度神经网络模型的行人检测方法取得的效果已经远超于使用传统特征经行识别得到的效果。仿生物视觉系统的卷积神经网络作为深度学习的重要组成、在图像、语音等领域得到了成功应用。其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点。通过增加网络层数所构造的深层神经网络使机器能够获得抽象概念能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文回顾了神经网络的发展历程，综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。
关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习
survey of pedestrian detection based on deep neural network yin guangchuan，zhangshuai，qi shuaihui
abstract：pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional utional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep receptive field, sharing weights and down sampling are three important characteristics of cnn which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine vision．with the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network paper recalls the development of neural network, summarizes the latest progress and existing problems considering neural network and points out its possible future ds: pedestrian detection;convolutional neural network;deep learning
国防科技大学课程设计
机器视觉 引言
行人兼具刚性和柔性物体的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的研究难点与热点。行人检测技术由于应用的广泛性使其在计算机视觉领域成为一个重要分支，对视频监控、车辆辅助驾驶、智能机器人等多个领域提供了重要的技术支持。近几年来，深度学习在大规模图像分类方面取得的了重大突破，表明深度学习可以从多媒体内容中提取具有很强表达能力的特征。卷积神经网络(convolutional neuralnetwork，cnn)[1]提供了一种端到端的学习模型，模型中的参数可以通过传统的梯度下降方法进行训练，经过训练的卷积神经网络能够学习到图像中的特征，并且完成对图像特征的提取和分类。作为神经网络领域的一个重要研究分支，卷积神经网络的特点在于其每一层的特征都由上一层的局部区域通过共享权值的卷积核激励得到。这一特点使得卷积神经网络相比于其他神经网络方法更适合应用于图像特征的学习与表达。cnn 把特征提取归入模型学习，把特征学习和分类学习有机结合起来，更有效地实现对图像的识别．特别是近两年，卷积神经网络受到了更为广泛地关注．cnn 可能是机器学习领域近十年最成功的研究方向，因此本文拟对 cnn 的发展和其在行人检测上的研究成果进行了介绍，并对其预期研究方向进行展望。卷积神经网络的研究历史 世纪60年代，hubel等[2]的生物学研究表明，视觉信息从视网膜传递到大脑中是通过多个层次的感受野(receptive field)激发完成的；1980 年，fukushima[3]第一次提出了一个基于感受野理论模型neocognitron。neocognitron 是一个自组织的多层神经网络模型，每一层的响应都由上一层的局部感受野激发得到，对于模式的识别不受位置、较小形状变化以及尺度大小的影响。neocognitron 采用的无监督学习也是卷积神经网络早期研究中占据主导地位的学习方式。
1998 年，lecun 等提出的 lenet
