面向铁路行车安全的高精度行人检测算法研究与系统设计
发布时间：2020-04-16 12:42
【摘要】：铁路运输是我国国民经济的大动脉,行车安全是铁路运输的生命线,不仅影响着企业本身的生产效率和经济效益,也对社会和经济造成重大影响。铁路关键区域人员入侵是影响行车安全的重要因素。目前铁路站台及沿线依然广泛采用人工巡视或简单报警装置实现入侵检测,但是这些措施存在成本和时间局限。所以铁路系统需要具备智能化的设备实现行人的检测和识别,其中行人检测是基础和重要的环节。本文在分析铁路场景应用的基础上,提出了基于深度学习的行人检测算法,论文完成的主要工作如下:(1)针对铁路场景中的小尺度行人检测问题,提出了一种基于Faster R-CNN网络的小尺度行人检测算法。分别从弱语义分割损失函数、通道仿射变换和特征融合三个方面对网络进行优化设计。经公开数据集及铁路实际应用场景私有数据集上的算法检测精度测试,结果表明该算法能够显著降低小尺度行人检测的漏检率。(2)为进一步降低小尺度行人检测的误检率,提出了一种利用运动信息辅助边框筛选的检测框架。采用结构相似度来近似估计行人在视频帧间的运动信息,并将运动信息与网络检测结果的置信度得分结合对边框进行二次评估,在保留小尺度行人检测结果的同时实现边框的帧间传播和抑制。测试结果表明该检测框架能够显著降低误检率并提升整体运行效率。在搭建完成的可变焦视频采集与处理硬件平台上,利用PyQt5设计并实现了适用于铁路场景的行人检测系统。经NVIDIA Jetson TX2上的视频采集与处理测试,验证了该系统能够较好地实现检测与跟踪功能,可用于铁路场景下的行人入侵检测。
【图文】：
像均由拍摄的监控视频随机抽取。视频的采集区域包含了校园区域、住宅区、铁逡逑路道口和铁路沿线。拍摄时间点分布于凌晨、正午、黄昏和夜间。拍摄环境包含逡逑晴天、雾天、雨天和雪天等多种气候条件。该数据集中部分训练图像如图２－２所示。逡逑图２－２邋Ｂｍｊ私有数据集图片示例逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｉｍａｇｅ邋ｓａｍｐｌｅｓ邋ｉｎ邋ＢＪＴＵ邋ｐｒｉｖａｔｅ邋ｄａｔａｓｅｔ逡逑在后续的研究中，ＭＳ邋ＣＯＣＯ与ＢＪＴＵ的联合训练集将用于实际应用场景网络逡逑模型的训练，ＢＪＴＵ测试集将用于对模型的性能进行验证。逡逑１０逡逑
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本文编号：2629745
【图文】：
像均由拍摄的监控视频随机抽取。视频的采集区域包含了校园区域、住宅区、铁逡逑路道口和铁路沿线。拍摄时间点分布于凌晨、正午、黄昏和夜间。拍摄环境包含逡逑晴天、雾天、雨天和雪天等多种气候条件。该数据集中部分训练图像如图２－２所示。逡逑图２－２邋Ｂｍｊ私有数据集图片示例逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｉｍａｇｅ邋ｓａｍｐｌｅｓ邋ｉｎ邋ＢＪＴＵ邋ｐｒｉｖａｔｅ邋ｄａｔａｓｅｔ逡逑在后续的研究中，ＭＳ邋ＣＯＣＯ与ＢＪＴＵ的联合训练集将用于实际应用场景网络逡逑模型的训练，ＢＪＴＵ测试集将用于对模型的性能进行验证。逡逑１０逡逑
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