以下是智能驾驶汽车中实现行人检测的主要技术：
环境感知技术：智能驾驶汽车利用传感器收集车辆周边的环境信息，包括图像、距离等数据。这些数据经过处理分析后，生成车辆周围的三维空间全景分割结果。行人检测是环境感知的重要组成部分，它对于路径规划和智能避障至关重要。
计算机视觉技术：通过图像分割、深度学习等方法，智能驾驶汽车能够识别和跟踪行人。这些技术使得汽车能够更准确地感知周围环境，并做出更安全的决策。
特征提取方法：从图像中提取具有代表性的特征，如颜色、灰度、纹理等，用于识别行人。其中，方向梯度直方图（HOG）是一种常用的特征提取方法，它通过计算图像局部的梯度信息来检测行人。
多模态融合技术：结合多种类型的图像特征，如纹理、形状、颜色等，以提高行人检测的准确性和鲁棒性。例如，将HOG特征与局部二值模式（LBP）特征融合，可以有效降低遮挡或行人目标部分重合造成的影响。
预测模型：使用如高斯过程、概率分级轨迹匹配、Kalman滤波和多目标交互等方法来预测行人的未来行为和轨迹，这对于避免潜在的碰撞风险至关重要。
传感器融合：智能驾驶汽车通常配备有多种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。通过融合这些传感器的数据，可以提供更全面、更可靠的行人检测和跟踪。
实时视频分析：车载摄像设备获取的实时视频数据是行人检测的重要来源。通过实时分析这些视频数据，系统可以及时识别出行人并做出相应的反应。
综上所述，智能驾驶汽车中的行人检测是一个复杂的过程，涉及到多种技术的集成和应用。这些技术共同作用，确保了自动驾驶车辆在行驶过程中能够准确识别行人，保障行车安全。