基于头肩的遮挡场景行人检测算法研究

发布时间：2024-12-10 00:46

　　行人检测作为计算机视觉领域的重要课题,既有重要的学术研究价值,在工业界如视频监控和自动驾驶等应用中也意义重大。但是目前行人检测尤其是遮挡场景下仍存在众多挑战,行人的头肩特征比身体的其他区域更稳定并且被遮挡可能性低,可以用作行人全身部位的辅助特征以提高行人检测精度。在本文工作中,我们在研究行人头肩与全身特征的基础上,提出了一种名为PedJointNet的双分支行人检测网络,通过同时回归两个边界框定位行人头肩和全身区域。我们为行人检测设计了一种新颖的骨干网络,使用单阶检测器的候选框生成方式,并结合有效的多阶段特征融合模块,用金字塔特征思想及空洞卷积扩大特征图感受野,有针对性的提取行人特征,而不是使用如R-CNN系列,SSD或YOLO等流行的通用目标检测骨干网络。此外,与人工调整每个分支的权重策略不同的是,我们设计了一种内置机制,在训练阶段动态调整每个分支的权重,通过自适应加权损失融合调整头肩和全身预测的关系,减小漏检率,以实现在遮挡场景下更准确的行人定位。我们在CUHK-SYSU,TownCentre和CityPersons三个行人检测基准数据集上验证了本文提出的行人检测方法的有效性。在Ci...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1户外环境中行人检测示例[9]

第一章绪论1第一章绪论第一节论文选题背景与意义行人检测(PedestrianDetection)指的是判断图片或视频帧中是否包含行人，如果存在，则找到行人实例的位置并将它们标记出来的任务。这一任务一直是计算机视觉研究的热点和难点。图1-1户外环境中行人检测示例[9]Fig.1-1....

图1-21990年至2016年的出版物总数，主题词：行人检测和追踪[33]

第一章绪论3图1-21990年至2016年的出版物总数，主题词：行人检测和追踪[33]Fig.1-2Thenumberofpublicationsfrom1990to2016withthekeywordsofpedestriandetectionandtracking[33]综上....

图1-3ImageNet竞赛的结果图[21]

巴ǖ捞?征金字塔（channelfeaturepyramids）和增强分类器（boostedclassifiers）。ICF的特征表示已经在几个方面得到了改进，包括ACF[39]，LDCF[35],SCF[1]等，提升算法（boostingalgorithm）仍是行人检测的重要组....

图1-4假阳性来源[57]

福建师范大学谢洪霞硕士学位论文8图1-4假阳性来源[57]Fig.1-4Falsepositivesources[57]通过文献[57]的实验研究，将所有假阳性集中在11个类别中，如图1-4所示。这些类别分为三组：定位，背景和数据集注释错误。定位误差被定义为与地面实况边界框重叠的....

本文编号：4015334