车辆行人检测是指在交通场景中，利用计算机视觉和深度学习技术，对车辆和行人进行准确识别和分割，从而实现交通事故的预防和减少。车辆行人检测技术已经广泛应用于交通安全监控、智能驾驶、智慧城市等领域。
目前，车辆行人检测技术主要应用于以下方面：
1.交通安全监控：
随着城市交通规模的不断扩大和车流量的不断增加，只依靠人工巡逻已经难以满足安全监控的需求。车辆行人检测技术可以实现对交通场景的全时高效监控，及时发现并报警处理交通违法行为和危险驾驶行为，大大提高了城市交通安全水平。
2.智能驾驶：
车辆行人检测技术是实现自动驾驶的核心技术之一。通过对车辆和行人进行准确识别和分割，可以帮助驾驶员更加智能地驾驶车辆，提高行驶安全水平，同时也可以提高驾驶效率和舒适性。
3.智慧城市：
车辆行人检测技术可以实现对城市交通场景的全面监控和管理，可以提供交通流量、拥堵情况、事故热点等信息，协助城市规划部门进行城市交通规划和管理，优化城市交通运营效率。
车辆行人检测技术主要包括以下几个方面：
1.目标检测：
目标检测是指在图像或视频中识别和定位目标的技术。对于车辆和行人检测而言，最常用的目标检测方法是基于卷积神经网络的物体检测方法，如RCNN、YOLO、SSD等。
2.图像分割：
图像分割是指将一幅图像分成若干个子区域，并使得每个子区域内具有相似性质的技术。对于车辆和行人检测，图像分割可以用来分割车辆和行人与背景的关系，从而实现对车辆和行人的精准识别。
3.行人姿态估计：
行人姿态估计是指在图像或视频中对行人姿态进行测定的技术。对于车辆和行人检测而言，行人姿态估计可以帮助识别出不同姿态的行人，减少误判率。
4.深度学习：
深度学习是目前车辆行人检测的核心技术之一，通过构建深度神经网络模型，可以实现对车辆和行人的准确识别和分割。常用的深度学习模型有卷积神经网络、循环神经网络等。
总之，车辆行人检测技术可以帮助提高城市交通安全水平和交通运营效率，但也需要注意隐私保护和数据安全等问题。