【摘 要】
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近年来，人工智能技术开始逐步地落地到智能驾驶行业，衍生了一些先进的汽车辅助驾驶系统。但这些系统针对的主要对象是机动车及驾驶员，对行人和骑车人的保护依然有限。现有的行人和骑车人检测算法采用两个单独的检测器分别进行检测，常导致两类目标的检测结果混淆。而现实的道路环境复杂多变，检测目标存在尺度变化，相互遮挡等问题，传统的检测方法仅适用于简单和单一的检测环境，无法满足现在道路环境要求。针对上述问题，本文利用深度卷积神经网络，特征融合和注意力等技术，对道路行人和骑车人检测算法进行研究。具体研究内容如下:
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近年来，人工智能技术开始逐步地落地到智能驾驶行业，衍生了一些先进的汽车辅助驾驶系统。但这些系统针对的主要对象是机动车及驾驶员，对行人和骑车人的保护依然有限。现有的行人和骑车人检测算法采用两个单独的检测器分别进行检测，常导致两类目标的检测结果混淆。而现实的道路环境复杂多变，检测目标存在尺度变化，相互遮挡等问题，传统的检测方法仅适用于简单和单一的检测环境，无法满足现在道路环境要求。针对上述问题，本文利用深度卷积神经网络，特征融合和注意力等技术，对道路行人和骑车人检测算法进行研究。具体研究内容如下:
(1)在保证检测速度的前提下，提出并行局部特征金字塔检测方法，实现对不同尺度道路行人和骑车人的同时检测。该方法以SSD(Single Shot MultiBox Detector)检测算法为基础，首先针对行人和骑车人不同尺度变化问题，利用有效感受野和等间距采样原则重新设计先验框使SSD模型能够涵盖不同尺度的行人和骑车人；然后提出并行的局部特征金字塔结构将高层的语义特征融合到底层特征中，从而增强模型对两类目标的不同尺度的检测能力；最后对模型使用两阶段回归策略解决检测过程中出现正负样本数不平衡的问题。通过上述多种改进提升了SSD模型对道路行人和骑车人的检测能力。
(2)针对同时检测行人和骑车人时发生的遮挡和相互错误检测问题，提出注意力与特征增强相结合的检测算法。首先对于行人和骑车人遮挡问题，提出掩模引导的注意力模块，使模型给与行人和骑车人未被遮挡部分更高的关注度；使用通道注意力来选择行人和骑车人具有区分度的特征和增强相邻层特征融合的一致性；对于行人和骑车人之间的误检问题，主要是通过增强模型分辨目标特征的能力。提出自适应池化为模型的顶层特征通道中增加全局上下文信息，和平衡特征模块增强特征层的特征表达能力和保持特征层间的信息均衡。
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