道路行人识别是汽车安全领域的核心问题，通过检测并跟踪车前方的行人可以提醒驾驶员注意，避免造成伤害。随着计算机技术、电子技术、图像处理、机器视觉、模式识别与图像处理和人工智能技术的发展，道路行人识别已经在多交叉学科中取得了很大的进展。虽然行人识别技术的理论体系日趋完善，但都是以PC机为依托，不适合在安全领域要求很高的车辆辅助驾驶中使用。目前行人识别系统在车辆上的应用只是安装在配置较高的车辆上，成本较高，不适合商业化的发展。随着DSP技术的发展，集车辆前方行人采集、处理、识别为一体的嵌入式行人识别系统有着广泛的研究价值和商业前景。要实现车辆辅助驾驶中基于DSP的道路行人识别系统，首先要解决行人视频图像的采集与显示和行人识别算法研究并在DSP上的实现，本文围绕这两个问题，进行了以下几个方面的工作。(1)行人图像的采集与显示。本文选择CCD摄像头采集车辆前方道路行人视频图像，CCD摄像头安装在车辆前方挡风玻璃下面，与后视镜在同一个高度。采集到的视频图像通过解码芯片TVP5150进行解码，通过EDMA存储到SDRAM中，图像处理之后通过编码芯片SAA7105进行编码，显示器输出。(2)基于RF5的DSP/BIOS应用程序框架的设计。本文在DSP/BIOS嵌入式实时操作内核基础上设计三个任务，分别为视频采集、处理、显示任务。在基于RF5的软件框架上利用SCOM模块进行多任务间的通信、任务线程的执行，避免底层程序的设计，缩短了开发周期。(3)行人识别算法研究并在DSP上的实现。在嵌入式DSP系统中，由于其数据格式和存储空间的限制，算法在执行和处理速度相对PC机来说较慢，因此行人识别的算法必须要简单、准确。本文算法第一步骤就是行人感兴趣区的提取。具体方法就是首先利用最大类间方差法进行二值化处理，滤波；然后利用改进的HOUGH变换进行车道线的提取；最后将车道线以外的复杂背景滤除，得到的就是行人感兴趣区。第二步骤就是行人识别。首先在感兴趣区域根据行人的形状特征对行人候选区进行标注；然后计算行人候选区的其纹理特征；最后根据行人的特征训练分类器进行分类，判断是否为行人。(4)对系统进行软硬件调试，从系统的实时性和CPU的处理能力进行了分析，对道路行人识别编程代码进行部分优化，从而提高了程序的利用率，达到了实时运行的效果，实践证明本文所采取的道路行人识别算法是可行的。