【摘 要】
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行人检测技术在先进辅助驾驶系统中有着重要作用,其关键在于行人检测算法的检测精度与检测速度的均衡。为此,针对行人检测算法的深入研究具有十分重要的研究意义和应用前景。本文对其开展了深入研究,主要研究内容有:1.基于深度学习的通用目标检测算法,分别采用二阶段代表算法Faster R-CNN和一阶段代表算法RetinaNet对行人进行检测,针对特征提取网络和小目标检测对Faster R-CNN算法进行了改
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行人检测技术在先进辅助驾驶系统中有着重要作用,其关键在于行人检测算法的检测精度与检测速度的均衡。为此,针对行人检测算法的深入研究具有十分重要的研究意义和应用前景。本文对其开展了深入研究,主要研究内容有:1.基于深度学习的通用目标检测算法,分别采用二阶段代表算法Faster R-CNN和一阶段代表算法RetinaNet对行人进行检测,针对特征提取网络和小目标检测对Faster R-CNN算法进行了改进优化。结果表明:这两种算法在Caltech行人数据集上分别取得了0.799和0.845的平均精度均值m AP。2.提出使用高分辨率特征提取网络HRNet及引入Guided Anchoring机制对RetinaNet算法进行改进,从而使其检测器的anchor自适应生成,提高了算法检测精度。结果表明:该改进算法在Caltech行人数据集上取得了0.905的平均精度均值m AP,相比于标准的RetinaNet算法提高了6.0%,对于720P（每帧图像的尺寸为1280×720）的视频检测速度为19FPS,达到了检测精度与检测速度的均衡。3.使用Ghost模块对改进的RetinaNet算法中特征提取网络的卷积模块进行替换,降低了网络模型中的参数量和运算量,达到了对模型压缩的要求,并对压缩后模型进行了训练测试。结果表明:压缩后模型在Caltech数据集上的m AP为0.870,参数量由18.49M降低到9.99M,运算量由55.77GMac降低到28.84GMac,压缩率约50%。
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