摘要
行人检测作为智能驾驶领域的关键技术之一，对保障驾驶安全和提升交通效率至关重要。
近年来，深度学习技术的发展为行人检测提供了新的解决方案，其中YOLOv3算法以其优越的检测速度和精度在该领域受到广泛关注。
本文首先概述了智能驾驶和行人检测技术的发展背景，引出YOLOv3算法在智能驾驶行人检测中的应用价值。
然后，详细阐述了YOLOv3算法的原理，包括网络结构、目标检测原理、损失函数设计以及优缺点分析。
接着，重点探讨了基于YOLOv3的智能驾驶行人检测算法研究进展，包括数据集选择与处理、网络模型改进、训练策略优化以及模型评估指标等方面，并对相关文献进行梳理和综述。
最后，总结了基于YOLOv3的智能驾驶行人检测算法研究现状，并展望了未来的发展趋势。
关键词：智能驾驶；行人检测；YOLOv3算法；深度学习；目标检测
#1.1智能驾驶智能驾驶是指车辆在没有人为干预的情况下，能够自主地完成环境感知、路径规划、决策控制等任务，并安全、高效地行驶。
智能驾驶技术的核心在于赋予车辆“感知-认知-决策”的能力，使其能够像人类驾驶员一样应对复杂的道路交通环境。
#1.2行人检测行人检测是计算机视觉领域的目标检测任务之一，其目的是识别图像或视频中是否存在行人，并确定其位置和大小。
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