【摘 要】
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为了提高拥挤场景下的人群检测准确率,提出了改进Faster-RCNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)的密集人群检测算法。首先,在特征提取阶段添加空间与通道注意力机制并使用S-BiFPN((StrongBidirectional Feature Pyramid Network,加强的双向特征金字塔)替代原网络中的多尺度特征金字塔(F
【机 构】
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武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
【基金项目】
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新能源汽车科学与关键技术学科创新引智基地项目(B17034); 湖北省重点研发项目(2020BAB135);
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为了提高拥挤场景下的人群检测准确率,提出了改进Faster-RCNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)的密集人群检测算法。首先,在特征提取阶段添加空间与通道注意力机制并使用S-BiFPN((StrongBidirectional Feature Pyramid Network,加强的双向特征金字塔)替代原网络中的多尺度特征金字塔(FPN,Feature Pyramid Network),使网络可以对重要特征进行自主学习并加强对图像深层特征的提取;其次,引入MIP(MultiInstance Prediction,多实例预测)算法对实例进行预测,以避免模型对拥挤场景下的目标造成漏检情况;最后,对模型中NMS(Non-Maximum Suppression,非极大值抑制)进行优化,额外增设一个交并比阈值,以对检测结果的干扰项进行精确抑制。最终,在开源密集人群检测数据集上进行测试得出:相较于原Faster-RCNN算法,所提算法的平均精度值提升了5.6%,Jaccard指数值提升了3.2%。实验结果表明:所提算法具有较高检测精度和稳定性,可以满足密集场景人群检测的需求,同时可以为后续深入研究密集人群跟踪算法提供保障。
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