【摘 要】
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目前,深度学习在计算机视觉领域已得到广泛应用,行人检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一,在智能视频监控、无人驾驶和智能机器人等领域具有举足轻重的作用。行人检测的任务是将行人从所给的图像中检测出来,得到行人的具体位置信息。当前在行人检测中,仍存在一些问题。其一,深度神经网络检测算法在检测行人时精确度不高、召回率低;其二,在行人存在遮挡时,对行人的特征提取会变得十分困难,让行人遮挡在行人检测中更具有
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目前,深度学习在计算机视觉领域已得到广泛应用,行人检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一,在智能视频监控、无人驾驶和智能机器人等领域具有举足轻重的作用。行人检测的任务是将行人从所给的图像中检测出来,得到行人的具体位置信息。当前在行人检测中,仍存在一些问题。其一,深度神经网络检测算法在检测行人时精确度不高、召回率低;其二,在行人存在遮挡时,对行人的特征提取会变得十分困难,让行人遮挡在行人检测中更具有挑战性。针对以上问题,本文的主要工作内容和创新点如下:（1）首先介绍了深度神经网络的相关理论,并对常用的行人检测算法进行阐述,最终确定本文采用YOLO检测算法,并对其进行改进,实现行人检测。（2）针对Tiny YOLOv4目标检测算法在行人检测中存在精确度偏低和召回率不高的一些问题,改进网络结构。为了减少算法的计算量,使用深度可分离模块;为了使目标物体的感兴趣区域增强,增加了注意力机制模块,从而提高精确度;在预测网络部分增加一个预测尺度,对增加的尺度通过特征增强,提升对目标物体检测的召回率。最终,改进后的算法在精确度上提升了7.1%,召回率上提升了6.6%。（3）针对行人遮挡检测问题研究,通过改进YOLOX的网络结构。在特征提取网络中结合改进后的CBAM来进行特征提取;添加ASFF自适应特征融合机制模块;针对行人易出现行人之间的遮挡及环境遮挡的情况,在训练集中添加了行人遮挡数据集,同时采用改进的Focal Loss来提高模型对样本不均匀的问题。最终结果显示改进的YOLOX算法模型的检测性能得到了提升。
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