复杂交通场景中行人感知技术取得重要成果

　　北方工业大学张师林副教授承担的2015年度北京市基金青年项目“基于深度信息和深度学习的交通场景行人检测方法”，面向交叉路口、地铁站等复杂交通场景，采用基于深度学习等方法在内的多传感器融合的方法，解决了行人非刚体、姿态多变等技术难题，研发了城市行人闯红灯事件检测与抓拍警告系统。从我国复杂的城市交通场景着手，集中研究了实时目标检测和行人再识别等国际上热点科学问题，为行人感知技术在交通领域的实际应用提供重要支持。项目的实施有利于保障城市路口交通的安全性，提高城市路口的通行效率，从而为建设高效、智能、和谐的现代化智慧城市提供有力保障。
　　项目累计发表SCI和EI检索学术论文4篇，获授权发明专利1项，授权软件著作权3项，并获得2015年中国智能交通协会科学技术一等奖。项目成果已成功应用于深圳坪山新区、河北唐山地区、山东菏泽地区、山东潍坊地区等多个路口，取得了较好的经济和社会效益。