对基于HOG+SVM的行人检测算法进行理论研究,最终实现了基于HOG+SVM的行人检测系统并测试。然后着重研究基于深度学习目标检测框架的行人检测技术,对常见几种框架进行理论分析论证,分别对基于Faster-RCNN和基于YOLO v2的目标检测框架进行理论研究,最后搭建了基于Faster-RCNN的行人检测系统和基于YOLO v2的行人检测系统,分别进行仿真测试。通过在现有数据集上测试和实时行人检测测试,对比分析实验结果,验证各自系统的实时性与准确性。