在自动驾驶和辅助驾驶系统（ADAS）中，行人的安全检测是一个至关重要的功能，行人的形态各异，包括但不限于成人、儿童、推婴儿车的人以及携带背包的行人，背包对行人的体型和动作产生了显著影响，从而可能干扰ADAS系统的检测精度。
当行人背着背包时，其背部轮廓会发生变化，可能导致系统误判为其他物体或降低检测的准确性，背包的材质、大小和颜色也可能影响系统的识别能力，尤其是在光线不足或复杂环境下，ADAS系统需要采用更先进的算法和技术来应对这一挑战，如利用深度学习进行更精细的轮廓识别和背景减除技术来减少背包带来的干扰，通过增加训练数据集的多样性，包括不同类型和大小的背包，可以提升系统对携带背包行人的检测能力，确保在各种情况下都能提供准确、可靠的行人安全检测。
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