简介：【摘要】 近年来，随着智能交通的逐步推行，如何在复杂的行车环境下，为驾驶员或驾驶系统第一时间获取周遭环境信息并进行预警，成为了智能行车中所研究的首要问题。同时，在驾驶环境中，应该如何构建相应的模型来进行异常行人特征的提取和分析，也是目前智能行车过程中亟待解决的难点。针对以上两个问题，在行人识别部分，本文采用基于Faster-RCNN的模型实现了行人检测检验，同时对当下主流的多种行人识别模型进行了总结和归纳，将Faster-RCNN与他们的差异性和优越性进行讨论和研究。通过对Faster-RCNN模型的简单复刻，我们分别在雾天情况下和常规背景下进行了模拟测试，效果准确度良好。
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