摘要
随着社会的发展和科技的进步，安防领域对智能化、自动化的需求日益迫切。
行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，在安防监控、智能交通、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
近年来，深度学习技术的快速发展为行人检测带来了新的突破，涌现出一批性能优异的算法，如YOLO系列、SSD、FasterR-CNN等。
同时，嵌入式设备的计算能力和存储容量不断提升，为将行人检测算法部署到边缘设备提供了可能，其中树莓派因其低成本、易开发等优点成为热门选择。
本文对用于安防的行人检测及其在树莓派上的应用进行了综述。
首先，介绍了行人检测的研究背景、意义以及国内外研究现状；其次，概述了传统行人检测方法和基于深度学习的行人检测方法，并比较了各种方法的优缺点；接着，详细介绍了树莓派平台的搭建过程，包括硬件平台介绍、软件环境配置以及行人检测算法移植；然后，探讨了基于树莓派的安防行人检测系统的设计与实现，包括系统总体设计、功能模块实现以及系统性能测试与评估；最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：行人检测；深度学习；树莓派；安防；嵌入式系统
1.引言近年来，随着城市化进程的加速和人口流动性的增强，社会公共安全问题日益突出，安防需求不断攀升。
传统的安防系统主要依赖于人工监控，存在效率低下、容易疲劳、误报率高等问题，难以满足日益增长的安防需求。
因此，迫切需要发展智能化、自动化程度更高的安防技术，以提升安防系统的效率和可靠性。
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