【摘 要】
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在夜视红外行人检测的定位任务中,样本取样机器处于高点俯拍,使得所拍摄到的行人目标体积较小。此外,行人时刻处于活动状态,与摄像头的距离不同,导致检测时同类目标在图中的大小有一定的差异。基于YOLOv4算法,本文提出了一种改进的YOLOv4红外行人检测算法,对YOLOv4的网络结构进行了优化。采用形变卷积为核心组件,构建形变特征提取模块提升对于目标特征提取的有效性;针对形变卷积对特征提取网络模块进行优
【机 构】
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黑龙江科技大学计算机与信息工程学院,黑龙江科技大学研究生学院
【基金项目】
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黑龙江科技大学研究生创新科研项目(YJSCX2020-212HKD)。
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在夜视红外行人检测的定位任务中,样本取样机器处于高点俯拍,使得所拍摄到的行人目标体积较小。此外,行人时刻处于活动状态,与摄像头的距离不同,导致检测时同类目标在图中的大小有一定的差异。基于YOLOv4算法,本文提出了一种改进的YOLOv4红外行人检测算法,对YOLOv4的网络结构进行了优化。采用形变卷积为核心组件,构建形变特征提取模块提升对于目标特征提取的有效性;针对形变卷积对特征提取网络模块进行优化。结果表明,改进后的算法在整体鲁棒性、召回率、F1-Score等评价指标方面均优于其它算法。
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