智能道路监控摄像头实现行人识别功能的关键在于使用先进的计算机视觉技术和深度学习算法。具体而言，实现行人识别功能的步骤包括以下几个方面：
图像采集和预处理：智能摄像头首先会对道路上的图像进行采集，获取实时的视频流数据。然后将这些图像进行预处理，包括降噪、灰度化等操作，以便更好地进行后续的处理。
特征提取：在预处理之后，摄像头会利用卷积神经网络等技术对图像进行特征提取。这些特征可以包括人体的轮廓、身体姿势、运动方向等信息，有利于区分行人和其他物体。
行人检测和跟踪：摄像头在提取到特征之后，会使用目标检测算法对图像中的行人进行定位和识别。同时，也会进行行人的跟踪，保证在不同帧之间能够持续地追踪到同一个行人。
行人识别和分类：通过深度学习算法，摄像头会对检测到的行人进行识别和分类。这个过程可以利用已经训练好的模型，比如行人的身份、性别、年龄等信息。
结果输出和应用：最后，摄像头会将识别出的行人信息输出到系统中，并根据需要进行后续的应用，比如实时监控、交通流量统计等。这样就实现了智能道路监控摄像头的行人识别功能。
总的来说，智能道路监控摄像头实现行人识别功能是一个结合了图像处理、深度学习和目标检测等多种技术的复杂过程，但通过不断地优化算法和提升硬件性能，能够实现更准确、高效的行人识别。