行人車輛識別系統是如何區分行人和車輛的？

行人車輛識別系統主要通過微波雷達分析回波信號特征值，結合影像拍攝信息，利用目標檢測算法和屬性識別網絡來區分行人和車輛。具體而言，微波雷達發射信號獲取回波，從中提取特征值判斷目標類型并設置可信度，經綜合比較識別。同時，影像拍攝部提供圖像信息輔助判斷。此外，目標檢測算法識別原始圖像中的目標，屬性識別網絡進一步確定其屬性，以此精準區分行人和車輛。

微波雷達在這一過程中發揮著關鍵作用。它發射雷達信號后，對回波信號展開深入分析。通過提取其中的若干特征值，像是物體的運動速度、反射強度等，依據這些特征值來初步判斷該物體究竟是車輛還是行人。并且，會針對不同的判斷結果，分別賦予車輛可信度、行人可信度或者模糊可信度。比如，若回波顯示物體運動速度較快，反射面積較大，就可能賦予較高的車輛可信度。之后，系統會累計各特征值對應的不同可信度總和，再通過比較這些總和的大小，來最終確定監測目標到底是車輛、行人，還是需要重新對監測區域進行監測。

影像拍攝部也功不可沒。它會拍攝車輛前方的影像，感測物體并將相關信息傳送給控制部。控制部的距離變換部會巧妙地匹配影像和距離信息，roi生成部根據距離生成roi，而分類器則會依據roi的大小和距離，決定由第一處理器（適用于近距離按單元檢測行人，基于haar小波特征、方向梯度直方圖等技法）或者第二處理器（用于遠距離按像素檢測行人）來處理這些信息，以此輔助微波雷達進行更精準的判斷。

此外，先進的目標檢測算法和屬性識別網絡也為區分行人和車輛提供了有力支持。通過采集原始圖像，利用如yolov5這樣的目標檢測算法，能夠快速識別出圖像中的行人和車輛，獲取相應的原始數據。接著，將這些原始數據分別輸入預訓練后的行人屬性識別網絡和車輛屬性識別網絡，進一步確定其屬性標簽，從而在眾多目標中準確地區分行人和車輛。

總之，行人車輛識別系統通過多種技術手段的協同合作，充分發揮微波雷達、影像拍攝、目標檢測算法以及屬性識別網絡的優勢，實現了對行人和車輛的精準區分，為道路交通安全提供了堅實保障。