【摘 要】
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行人检测作为计算机视觉任务中的重要组成部分,被广泛应用于智能监控、自动驾驶、无人机搜索等多个领域。由于检测场景复杂多变,行人较为密集,容易受到尺度、姿态、遮挡等方面的影响,要实现实时、高效地检测仍存在着一定问题。本文主要针对行人检测任务中小尺度行人特征信息提取不充分和遮挡行人特征提取困难问题进行研究,同时兼顾检测准确性和实时性,主要研究工作如下:针对小尺度行人特征提取过程中浅层特征丢失严重导致检测
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行人检测作为计算机视觉任务中的重要组成部分,被广泛应用于智能监控、自动驾驶、无人机搜索等多个领域。由于检测场景复杂多变,行人较为密集,容易受到尺度、姿态、遮挡等方面的影响,要实现实时、高效地检测仍存在着一定问题。本文主要针对行人检测任务中小尺度行人特征信息提取不充分和遮挡行人特征提取困难问题进行研究,同时兼顾检测准确性和实时性,主要研究工作如下:针对小尺度行人特征提取过程中浅层特征丢失严重导致检测精度较低问题,本文提出一种以YOLOv4模型为基础的行人检测方法。该方法首先通过kmeans++聚类算法对文中使用的数据集进行聚类,同时在训练中使用Mosaic数据增强;其次利用Focus模块替换特征提取网络中的下采样卷积,去缓解特征提取过程中因下采样导致特征丢失情况,同时引入注意力机制增强特征提取网络的特征提取能力;然后在PANet网络的基础上进行扩展,同时在特征融合网络中使用本文构建的Res＿C模块去替换部分卷积堆叠层,增加特征融合网络对特征提取网络提取的特征层的利用率;最后增加模型检测头,利用更多的检测头去检测行人,可以有效增强多尺度行人检测效果。通过在Wider Person和City Persons数据集上进行测试,与原YOLOv4模型相比,平均精度分别提升4.29%和3.24%,检测速度达到30fps,验证了该方法的高效性和实时性。针对遮挡行人因特征提取困难导致检测效果较差问题,本文提出了一种以YOLOX模型为基础的行人检测方法。该方法首先利用一次聚合思想对主干特征提取网络进行改进,增强主干网络的特征提取能力,同时引入一种基于位置和通道注意力机制的协调注意力模块,加强主干特征提取网络对遮挡行人的特征表达能力;然后使用特征对齐模块和特征选择模块对特征融合网络进行改进,利用特征对齐方式增强多尺度特征融合效果;最后使用CIo U损失函数作为回归损失函数,利用改进后的非极大抑制算法对行人候选框进行滤除。通过在Wider Person和City Persons公开行人数据集上进行测试,与原YOLOX模型相比,平均精度分别提升3.59%和5.05%,检测速度达到32fps,证明了改进模型的有效性和实时性。
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