行人是城市道路交通的重要参与者之一,因此开展行人检测技术的研究对城市智能交通系统的发展具有重要的意义。对于行人这种非刚性目标,由于其所在场景的复杂性以及姿态、形状等的不断变化,使得行人的视频检测,尤其是基于嵌入式设备的视频检测一直是计算机视觉研究领域中颇具难度的一项挑战。随着智能交通系统对产品小型化、低功耗、低成本且稳定可靠的需求日益强烈,开展嵌入式的行人检测技术的研究更具有了重要的现实意义和应用价值。本论文基于TI公司的数字信号处理器(DSP) TMS320DM642平台,对嵌入式行人检测算法进行了研究,并在其上实现了行人检测系统。论文的主要内容和研究成果包括：(1)算法研究与设计：本论文基于Hausdorff相似性度量的原理,设计了行人的头肩边缘特征模板,再结合运动区域检测、模板匹配算法和卡尔曼滤波跟踪算法,提出了基于Hausdorff距离模板匹配的快速行人检测算法。该算法兼顾检测速度和检测准确度,同时便于嵌入式移植。实验结果表明,该算法在PC上可以达到27帧/秒的检测速度,同时检测率达到95%,误检率只有3%,满足实际使用需求。(2)算法实现与优化：本论文在DM642平台实现了基于Hausdorff距离模板匹配的快速行人检测算法,并通过使用内联函数、展开循环、重排软件流水、利用乒乓机制传输数据等多种手段对算法与程序进行了优化。实际路口的测试结果表明,基于Hausdorff距离模板匹配的快速行人检测算法在DM642嵌入式平台上能够达到9帧/秒的检测速度,基本达到了实时检测,同时行人检测率不低于94%,误检率不高于4%。实验结果表明,本论文在DM642嵌入式平台上设计与实现的基于Hausdorff距离模板匹配的快速行人检测算法能够对行人进行实时的检测与跟踪,在此前提下也保证了检测的准确性,在检测速度和检测率两者之间的平衡性上表现出色,为以后嵌入式行人检测算法的研究与应用奠定了一定的基础。