【摘 要】
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通过嵌入式设备在边缘端进行行人检测能满足实时、安全与隐私保护等方面的基本需求.由于原CenterNet检测网络模型backbone通常以DLA、Hourglass等复杂度较高的多层特征融合结构,嵌入式设备的计算能力有限难以满足实时的要求,因此基于BiFPN网络结构和加权特征融合方法,通过对backbone中的不同特征层进行加权融合,改进了原来的backbone方法,在保证检测精度的同时提升了检测速
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室
【基金项目】
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中央引导地方科技发展专项(199477141G),河北省引智项目。
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通过嵌入式设备在边缘端进行行人检测能满足实时、安全与隐私保护等方面的基本需求.由于原CenterNet检测网络模型backbone通常以DLA、Hourglass等复杂度较高的多层特征融合结构,嵌入式设备的计算能力有限难以满足实时的要求,因此基于BiFPN网络结构和加权特征融合方法,通过对backbone中的不同特征层进行加权融合,改进了原来的backbone方法,在保证检测精度的同时提升了检测速度.同时针对行人这一特定的检测类别,通过修改训练期间HeatMap上高斯核分布,增加对行人检测的适应性,
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