【摘 要】
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随着计算机视觉技术的飞速发展和监控系统的广泛应用,通过对二者进行结合而衍生出的智能视频监控技术也不断取得进步,其中人员检测任务又是智能视频监控领域的一个重要主题。目前主流的人员检测方法主要基于图像进行检测,算法的效果直接影响到整个智能视频监控系统的实用性,因此设计一个高精度、鲁棒性好、高效的人员检测算法显得尤为重要。现有的人员检测算法在检测过程中面临着诸多因素的干扰,其中遮挡问题是一个研究的重点和
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随着计算机视觉技术的飞速发展和监控系统的广泛应用,通过对二者进行结合而衍生出的智能视频监控技术也不断取得进步,其中人员检测任务又是智能视频监控领域的一个重要主题。目前主流的人员检测方法主要基于图像进行检测,算法的效果直接影响到整个智能视频监控系统的实用性,因此设计一个高精度、鲁棒性好、高效的人员检测算法显得尤为重要。现有的人员检测算法在检测过程中面临着诸多因素的干扰,其中遮挡问题是一个研究的重点和难点,也是制约人员检测率提升的主要因素之一,基于此本文提出了一种适用于遮挡环境下的人员检测算法。算法以实时性较好的Yolov3网络为基础,在原网络的多尺度输出分支上设计并添加中心点预测分支,通过对待检测图像中人员目标的中心点进行预提取来实现相互遮挡目标之间的分离,从而降低距离较近的人员目标之间的相互干扰。另外,对网络训练的损失函数进行优化,整体的损失函数通过中心点预测损失和边界框回归损失聚合而成,其中边界框回归损失采用广义的交并比（Generalized Intersection over Union,GIo U）指标进行构造,以提高边界框的回归精度。最后,针对人员检测任务设计更符合人员目标特点的锚框,提高对数据集的拟合能力。鉴于实际监控场景的检测任务,通过提取大量的实际监控视频自建了一个包含16832张样本的多场景人员检测数据库（MHDD）用于验证算法的性能,同时通过Caltech-new行人数据库验证算法在行人检测任务上的性能。实验结果表明:算法在MHDD上的检测精度为94.48%,漏检率为5.25%,同时检测速度达到了28fps（帧/秒）,保证了检测算法的准确性和实时性。另外,在Caltech-new数据库上的测试漏检率为6.02%,进一步保证了算法在行人检测任务上的准确性。
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