行人监测系统架构通常采用多传感器融合技术，结合不同传感器的数据进行行人检测和跟踪。以下是主要架构组成部分及工作原理的详细说明：
一、系统架构组成
数据采集层 - 传感器类型：
包括摄像头、雷达（如激光雷达LiDAR）、超声波传感器、红外传感器等，用于捕捉行人的视觉、距离、速度等信息。
- 典型配置：例如摄像头采用高分辨率图像传感器，雷达通过发射电磁波并接收反射信号进行距离测量。
信号处理与特征提取层 - 预处理：
对原始数据（如图像、雷达回波）进行滤波、降噪等操作，提高数据质量。
- 特征提取：通过计算机视觉算法（如HOG、CNN）或信号处理技术（如波束形成、CFAR）提取行人特征，包括形状、运动轨迹、速度等。
决策与控制层 - 目标检测与识别：
基于提取的特征，利用机器学习模型（如YOLO、SSD）或传统算法（如SVM）判断是否为行人，并确定其位置和速度。
- 风险评估与决策：结合车辆状态（如速度、转向角）和行人行为（如突然闯入、穿越马路），评估碰撞风险，触发预警或自动制动。
执行与反馈层 - 预警与干预：
通过声音（如警报声）、视觉（如仪表盘提示）或自动控制（如刹车、转向调整）向驾驶员反馈检测结果。
- 系统集成：与车辆其他系统（如转向灯、AEB系统）联动，实现协同控制。
二、典型架构模式
摄像头主导型 依赖高清摄像头进行图像识别，结合深度学习模型实现精确检测，适用于城市道路、停车场等场景。
多传感器融合型
结合摄像头、雷达、激光雷达等多源数据，通过融合算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波）提升检测准确性和鲁棒性，适用于复杂交通环境。
硬件平台
- 计算平台： FPGA或高性能CPU用于实时处理数据，满足低延迟需求。 - 传感器平台
三、关键技术与挑战
算法优化：深度学习模型需在保证准确率的同时降低计算复杂度，例如YOLO系列通过轻量化设计提升实时性。
环境适应性：系统需应对光照变化、雨雪天气等复杂场景，增强鲁棒性。
法规与安全：需符合道路安全标准，确保预警及时性和可靠性，避免误判导致事故。
四、应用场景示例
汽车安全系统：如自动紧急制动（AEB）、盲区监测，通过雷达和摄像头协同工作实现。
智能交通管理：在路口、停车场等场景实时监测行人流量，优化交通信号控制。
智能家居：通过红外传感器检测行人活动，实现智能照明控制。
综上，行人监测系统架构需根据具体场景需求选择传感器组合与算法，通过多传感器融合与智能决策实现高效、安全的行人检测与跟踪。
