一鍵復(fù)制
在日常學(xué)習(xí)、工作或生活中，大家總少不了接觸作文或者范文吧，通過(guò)文章可以把我們那些零零散散的思想，聚集在一塊。范文怎么寫才能發(fā)揮它最大的作用呢？這里我整理了一些優(yōu)秀的范文，希望對(duì)大家有所幫助，下面我們就來(lái)了解一下吧。
行人檢測(cè)的研究意義篇一
1、行人須在右邊的人行道內(nèi)走;沒(méi)有人行道的，則要在靠右人行道的路邊走。
2、橫過(guò)車行道，須走人行橫道(斑馬線)。有人行過(guò)街天橋或人行地道的，須走人行過(guò)街天橋或人行地道。
3、通過(guò)有交通信號(hào)控制的人行橫道，須遵守信號(hào)警示;人行橫道(斑馬線)燈，綠燈亮?xí)r，行人可以橫過(guò)人行橫道(斑馬線);綠燈閃爍時(shí)，行人不準(zhǔn)進(jìn)入行人橫道(斑馬線)，但已進(jìn)入人行橫道的可以繼續(xù)行走;紅燈亮?xí)r，行人不準(zhǔn)進(jìn)入人行橫道(斑馬線)。
4、通過(guò)沒(méi)有交通信號(hào)控制的人行橫道線時(shí)要注意避讓車輛，不準(zhǔn)追逐、猛跑;穿過(guò)沒(méi)有任何人行橫道線(斑馬線)的，要走直線，不可迂回通過(guò);穿過(guò)時(shí)要先看左邊，再看右邊，確定沒(méi)有機(jī)動(dòng)車時(shí)才可以穿越馬路;不準(zhǔn)在車輛臨近時(shí)突然橫穿馬路。
5、不準(zhǔn)穿越、倚坐人行道、車行道和鐵路道口的護(hù)欄;不得在橋梁、隧道和人行天橋上躺臥。
6、不準(zhǔn)在道路上扒車、追車、強(qiáng)行攔車或拋物擊車。
7、行人不得進(jìn)入高速公路。
8、橫過(guò)馬路時(shí)，有交通警察或交通管理人員指揮時(shí)，應(yīng)服從交通警察或交通管理人員的指揮。
9、不準(zhǔn)在機(jī)動(dòng)車道上滑板、滑旱冰等有礙交通安全的活動(dòng)。
行人檢測(cè)的研究意義篇二
關(guān)于行人闖紅燈調(diào)查與分析
摘要：素以文明古國(guó)，禮儀之邦著稱的中國(guó)，在經(jīng)歷了改革開(kāi)放幾十年的飛速發(fā)展后，以一個(gè)經(jīng)濟(jì)大國(guó)的身份站在了世界的面前。國(guó)人在沾沾自喜于偉大成就的同時(shí)，卻放松了對(duì)社會(huì)主義精神文明的建設(shè)。隨著生活水平的提高，私家車越來(lái)越多的成為人們方便出行的首選工具，城市交通也承受著越來(lái)越大的壓力，其中一個(gè)突出的問(wèn)題就是行人和車輛對(duì)路權(quán)的爭(zhēng)奪。在川流不息的馬路上，迎著閃爍的紅燈，一群群的行人跨過(guò)斑馬線，成為了每一個(gè)城市一道“靚麗”的風(fēng)景線。法律已經(jīng)明文禁止闖紅燈，并且自身還要面臨一定的生命威脅，為何國(guó)人還是我行我素，置社會(huì)規(guī)則于腦后？是什么人會(huì)闖紅燈，他們?yōu)槭裁搓J紅燈，難道僅僅歸結(jié)于他們自身的素質(zhì)問(wèn)題?？傊?，闖紅燈這個(gè)現(xiàn)象不僅折射出了中國(guó)在建設(shè)和諧社會(huì)中存在的一些問(wèn)題，還從側(cè)面反映出了有關(guān)監(jiān)管部門對(duì)此行為的無(wú)奈和乏力。更深層次的揭露了國(guó)人性格的一些缺陷和不足。行人闖紅燈，是行人交通違法中最普遍、最明顯、也是數(shù)量最多的一種交通違法行為。這種違法行為不僅對(duì)交通違法者本人的人身存在極大的危險(xiǎn)，而且有礙保持道路暢通，更是造成交通事故發(fā)生的極大誘因。要治理行人闖紅燈的問(wèn)題，首先要探究行人這么做的原因以及這他們對(duì)于這種行為的看法。找到了“病根”，才能避免“治標(biāo)不治本”?；谶@樣的原因，我們首先在校園內(nèi)進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查。
關(guān)鍵詞：闖紅燈、原因、現(xiàn)狀、素質(zhì)、調(diào)查
一、具體實(shí)施步驟：
1、小組討論制定調(diào)查計(jì)劃、設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷、由組長(zhǎng)分配工作
2、在各個(gè)宿舍附近、食堂附近、校門口分發(fā)調(diào)查問(wèn)卷
3、到南大街的十字路口觀察并記錄行人闖紅燈現(xiàn)象，在這個(gè)過(guò)程中我們以30分鐘定時(shí)計(jì)數(shù)
4、將收回的調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行整理，小組討論，分析數(shù)據(jù)，得出結(jié)論
5、寫調(diào)查報(bào)告
二、內(nèi)容分析：
若把“闖紅燈”視作一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)型決策問(wèn)題。那么主導(dǎo)行人做決定的就是他會(huì)獲得的利益、可能遭受的損失以及各自會(huì)發(fā)生的概率。通過(guò)調(diào)查可以看到，大多數(shù)人認(rèn)為只要自己小心，闖紅燈并沒(méi)有那么危險(xiǎn)，也就是并不會(huì)遭受損失。至于收益，可能并非完全是節(jié)約時(shí)間，只是覺(jué)得等了就“吃虧”，而通過(guò)闖紅燈則避免了這種損失。而行人在做決策時(shí)，基本只關(guān)注了自己的利益，沒(méi)有考慮到對(duì)他人、對(duì)駕駛員造成的影響。
我們還發(fā)現(xiàn)，交通安全的教育極其失敗。雖然是法規(guī)，但我們傾向于把它看成是道德教育。究其失敗的原因，我們的道德教育就只能是一些冠冕堂皇的說(shuō)法，或是蒼白無(wú)力的教條，沒(méi)有觸及人們內(nèi)心的道德需要，沒(méi)有也不可能真正樹(shù)立起公德意識(shí)。
毫無(wú)疑問(wèn)，僅靠道德制約是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。至少現(xiàn)階段，一定需要懲罰措施，這某種程 上是在鞏固教育的效果。如果沒(méi)有相應(yīng)的懲罰措施，人們學(xué)的是一套，做的卻會(huì)是另一套。我們通常覺(jué)得在發(fā)達(dá)國(guó)家亂闖紅燈的人很少，很多人把原因歸結(jié)于那些國(guó)家公民的整體素質(zhì)高。其實(shí)這種認(rèn)識(shí)并不全面，綜觀世界各國(guó)，不少國(guó)家都是采用嚴(yán)厲的措施來(lái)處罰闖紅燈者。
在新加坡，行人第一次闖紅燈，罰款200新元(約相當(dāng)于人民幣1000元)；第二次、第三次再闖，最重可以判半年到一年的監(jiān)禁。美國(guó)各州對(duì)亂穿馬路者罰款2到50美元不等，雖然數(shù)額相對(duì)不大，但處罰記錄將會(huì)記入個(gè)人信用記錄中，終身不能抹去。在德國(guó)沒(méi)有人貿(mào)然闖紅燈，因?yàn)殛J紅燈者將會(huì)面臨很嚴(yán)重的后果。這意味著以后，別人可以分期付款、延期支付，而闖紅燈者卻必須立即支付。別人可以向銀行拿到比較長(zhǎng)時(shí)間的貸款，而闖紅燈者卻不可以。并且銀行給闖紅燈者的貸款利率要遠(yuǎn)比其他人高。
我想人們闖紅燈的一巨大誘因是各個(gè)利益的驅(qū)使，其核心是經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)使，所以我們對(duì)亂闖紅燈的人處以經(jīng)濟(jì)上的處罰，從而提高亂闖紅燈的成本，從而大大減少了人們亂闖紅燈的行為。所以我們可以借鑒西方發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)亂闖紅燈的行人進(jìn)行嚴(yán)厲的懲罰，而且跟德國(guó)學(xué)習(xí)，在公共體系內(nèi)對(duì)亂闖紅燈的人進(jìn)行懲罰。這比起讓各人所在單位對(duì)其進(jìn)行
處罰更具可操作性，也更公正、有力。而交警在路口當(dāng)場(chǎng)進(jìn)行罰款雖然效果明顯，但會(huì)遭遇很大阻力，也消耗了極大的人力物力。相較之下，還是德國(guó)那樣在公共體系內(nèi)的懲罰手段更有效。
三、總結(jié)：
由以上分析可以得出這樣的結(jié)論：闖紅燈現(xiàn)象的根源還是交通安全意識(shí)淡漠、缺乏社會(huì)公德心。“跟風(fēng)”闖紅燈的現(xiàn)象恰恰可以說(shuō)明這一點(diǎn)，如果不闖紅燈是社會(huì)主流，那么就應(yīng)該是闖紅燈的人受大眾影響，“跟風(fēng)”守法才對(duì)。
我們可以借鑒西方發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)亂闖紅燈的行人進(jìn)行嚴(yán)厲的懲罰，而且跟德國(guó)學(xué)習(xí)，在公共體系內(nèi)對(duì)亂闖紅燈的人進(jìn)行懲罰。這比起讓各人所在單位對(duì)其進(jìn)行處罰更具可操作性，也更公正、有力。而交警在路口當(dāng)場(chǎng)進(jìn)行罰款雖然效果明顯，但會(huì)遭遇很大阻力，也消耗了極大的人力物力。相較之下，還是德國(guó)那樣在公共體系內(nèi)的懲罰手段更有效?；蛟S有的人認(rèn)為這樣的處罰太小題大做了，但從城市社會(huì)學(xué)的角度來(lái)看，對(duì)亂穿馬路闖紅燈者的嚴(yán)管重罰是對(duì)生命權(quán)的保護(hù)和尊重，而不是故意為難行人。而嚴(yán)厲的懲罰措施收到了較好的效果，我想其原因是根據(jù)我之前分析的，人們闖紅燈的一巨大誘因是各個(gè)利益的驅(qū)使，其核心是經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)使，所以我們對(duì)亂闖紅燈的人處以經(jīng)濟(jì)上的處罰，從而提高亂闖紅燈的成本，從而大大減少了人們亂闖紅燈的行為。
往往一個(gè)違規(guī)行為便會(huì)形成一起交通事故隱患，一個(gè)隱患就會(huì)釀成一起交通事故，一起交通事故又會(huì)導(dǎo)致一幕悲劇。也許，您從未意識(shí)到：車禍?zhǔn)悄菢訜o(wú)情，瞬間會(huì)葬送一個(gè)人的生命；車禍?zhǔn)悄菢討K痛，讓人飽嘗失去親人的悲楚。誰(shuí)不希望我們的生活中再多一份美好？誰(shuí)不希望我們的身邊再多一份平安？為了這份美好，為了這份平安，我們不應(yīng)該把闖紅燈作為習(xí)慣。只有遵章守法，平安才會(huì)伴您一生，只有文明交通，事故才會(huì)與您無(wú)緣。
行人檢測(cè)的研究意義篇三
《銀行人》
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行人檢測(cè)的研究意義篇四
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)綜述
摘要：行人檢測(cè)是汽車自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)技術(shù)之一。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的行人檢測(cè)方法取得的效果已經(jīng)遠(yuǎn)超于使用傳統(tǒng)特征經(jīng)行識(shí)別得到的效果。仿生物視覺(jué)系統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的重要組成、在圖像、語(yǔ)音等領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。其局部感受野、權(quán)值共享和降采樣三個(gè)特點(diǎn)使之成為智能機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)所構(gòu)造的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使機(jī)器能夠獲得抽象概念能力，在諸多領(lǐng)域都取得了巨大的成功，又掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)新高潮。本文回顧了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，綜述了其當(dāng)前研究進(jìn)展以及存在的問(wèn)題，展望了未來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。
關(guān)鍵詞：行人檢測(cè)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；深度學(xué)習(xí)
survey of pedestrian detection based on deep neural network yin guangchuan，zhangshuai，qi shuaihui
abstract：pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional utional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep receptive field, sharing weights and down sampling are three important characteristics of cnn which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine vision．with the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network paper recalls the development of neural network, summarizes the latest progress and existing problems considering neural network and points out its possible future ds: pedestrian detection;convolutional neural network;deep learning
國(guó)防科技大學(xué)課程設(shè)計(jì)
機(jī)器視覺(jué) 引言
行人兼具剛性和柔性物體的特性，外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態(tài)和視角等影響，使得行人檢測(cè)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究難點(diǎn)與熱點(diǎn)。行人檢測(cè)技術(shù)由于應(yīng)用的廣泛性使其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域成為一個(gè)重要分支，對(duì)視頻監(jiān)控、車輛輔助駕駛、智能機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域提供了重要的技術(shù)支持。近幾年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在大規(guī)模圖像分類方面取得的了重大突破，表明深度學(xué)習(xí)可以從多媒體內(nèi)容中提取具有很強(qiáng)表達(dá)能力的特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neuralnetwork，cnn)[1]提供了一種端到端的學(xué)習(xí)模型，模型中的參數(shù)可以通過(guò)傳統(tǒng)的梯度下降方法進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到圖像中的特征，并且完成對(duì)圖像特征的提取和分類。作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究分支，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)在于其每一層的特征都由上一層的局部區(qū)域通過(guò)共享權(quán)值的卷積核激勵(lì)得到。這一特點(diǎn)使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法更適合應(yīng)用于圖像特征的學(xué)習(xí)與表達(dá)。cnn 把特征提取歸入模型學(xué)習(xí)，把特征學(xué)習(xí)和分類學(xué)習(xí)有機(jī)結(jié)合起來(lái)，更有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的識(shí)別．特別是近兩年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到了更為廣泛地關(guān)注．cnn 可能是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域近十年最成功的研究方向，因此本文擬對(duì) cnn 的發(fā)展和其在行人檢測(cè)上的研究成果進(jìn)行了介紹，并對(duì)其預(yù)期研究方向進(jìn)行展望。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究歷史 世紀(jì)60年代，hubel等[2]的生物學(xué)研究表明，視覺(jué)信息從視網(wǎng)膜傳遞到大腦中是通過(guò)多個(gè)層次的感受野(receptive field)激發(fā)完成的；1980 年，fukushima[3]第一次提出了一個(gè)基于感受野理論模型neocognitron。neocognitron 是一個(gè)自組織的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，每一層的響應(yīng)都由上一層的局部感受野激發(fā)得到，對(duì)于模式的識(shí)別不受位置、較小形狀變化以及尺度大小的影響。neocognitron 采用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早期研究中占據(jù)主導(dǎo)地位的學(xué)習(xí)方式。
1998 年，lecun 等提出的 lenet
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