本文目录导读：
随着城市化进程的不断加快，道路交通问题日益凸显，如何提高道路通行效率、保障行车安全已成为亟待解决的问题，近年来，计算机视觉技术在智能交通系统中得到了广泛应用，本文主要围绕多模态融合与行人检测技术进行研究。
随着科技的飞速发展，我国城市交通拥堵和交通安全问题日益严重，为了解决这些问题，国内外学者纷纷将目光投向了计算机视觉领域，希望通过该技术实现智能交通系统的构建，多模态融合与行人检测技术是当前研究的热点之一，本文旨在分析现有研究成果，提出一种基于深度学习的多模态融合与行人检测方法，以期为智能交通系统的研发和应用提供参考。
相关工作概述
1、多模态融合技术
多模态融合是指将不同类型的传感器数据（如视频、音频、雷达等）进行有效整合，以提高目标识别准确性和鲁棒性，常用的多模态融合策略包括特征级融合、决策级融合和数据级融合三种，在实际应用中，应根据具体场景选择合适的融合方式。
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2、行人检测技术
行人检测是指在图像或视频中实时准确地识别出行人的位置、大小等信息，传统的行人检测方法主要包括基于传统机器学习和深度学习的方法，近年来，卷积神经网络（CNN）在行人检测任务上取得了显著成果，成为主流的研究方向。
多模态融合与行人检测方法
本文提出的多模态融合与行人检测方法主要包括以下几个步骤：
1、数据采集与预处理
收集大量包含车辆、行人和其他交通要素的道路视频数据，并对数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作。
2、特征提取
分别从原始视频数据和预处理后的数据中提取车辆、行人和其他交通要素的特征，对于车辆，可以利用颜色直方图、边缘检测等方法；对于行人，可以使用面部识别、人体轮廓估计等技术。
3、多模态融合
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采用数据级融合策略，将车辆和行人特征进行整合，先将车辆和行人特征映射到同一空间，然后利用加权求和的方式得到最终的融合特征。
4、行人检测
使用卷积神经网络对融合后的特征进行分类，从而实现对行人的检测，网络结构可以采用经典的AlexNet、VGGNet等，也可以根据实际需求进行改进和创新。
5、实验与分析
在公开数据集上进行实验验证所提方法的性能，通过对比不同算法在不同条件下的检测结果，评估本文方法的有效性。
本文针对智能交通系统中多模态融合与行人检测技术进行了深入研究，提出了一种基于深度学习的多模态融合与行人检测方法，实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，为智能交通系统的研发和应用提供了有力支持，未来工作将继续优化网络结构和参数设置，进一步提高行人检测性能。
关键词：多模态融合；行人检测；深度学习；智能交通系统
标签： #计算机视觉技术论文
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