行人监测系统行业发展现状及投资战略研究

如今，人工智能(artificial intelligence)已经成为一个非常火热的领域，并且具有众多活跃的研究课题以及惠及生活方方面面的实际应用。这个领域目前正在以几何倍的速度增长着，并且未来也将持续健康发展。人们希望可以借助人工智能自动地处理一些主观的，非规范性的事物，如识别图像等。

行人监测是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。该技术可与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。根据中研普华研究院报告《2020-2025年中国行人监测系统行业发展分析及投资战略预测报告》显示:

行人监测系统行业发展现状及投资战略研究

由于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领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。

行人监测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。

行人监测系统的研究起始于二十世纪九十年代中期。国外的行人检测系统的研究机构主要有卡内基梅隆大学(CMU)、麻省理工学院(MIT)、日本丰田汽车研究中心、戴姆勒-克莱斯勒研发中心等;国内的主要有清华大学、浙江大学、上海交通大学、西安交通大学、中国科学技术大学、吉林大学、中科院自动化所等。

天眼查App显示，华为技术有限公司新增“行人检测方法、装置、计算机可读存储介质和芯片”专利信息，公开日为2021年2月2日，公开号为CN112307826A。专利摘要显示，本申请提供了行人检测方法、装置、计算机可读存储介质和芯片。涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域。本申请能够提高行人检测的准确性。

行人监测系统研究意义

物体检测一直是计算机视觉领域经久不衰的研究方向。物体检测同样是一个主观的过程，对于人类来说相当简单。就连一个没受过任何训练的孩子通过观察图片中不同的颜色、区域等特征就能轻易定位出目标物体。但计算机收到这些RGB像素矩阵，不会直接得到目标(如行人、车辆等)的抽象概念，更不必说定位其位置了。再加上目标形态千差万别，目标和背景重合等问题，使得目标检测难上加难。

传统的目标检测算法包括三个阶段，首先生成目标建议框，接着提取每个建议框中的特征，最后根据特征进行分类。

经过近几十年的发展，模型中神经元的连接数已经达到了数十亿级，逐渐接近人类大脑的连接数。科学家预计这种增长势头将稳定持续到未来若干年。最后人工神经网络模型做决策的能力一直在提高，各大数据集上的准确率不断被刷新。深度学习发展迅速，但仍然很年轻，还有很多未知领域的研究和实际应用等着人类去发掘。

本报告对中国行人监测系统行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局，并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。为企业、科研、投资机构等单位了解行业最新发展动态及竞争格局，把握行业未来发展方向提供专业的指导和建议。

想了解行人监测系统行业未来将如何发展?请关注中研普华研究院报告《2020-2025年中国行人监测系统行业发展分析及投资战略预测报告》。

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