基于加速区域卷积神经网络的夜间行人检测研究

发布时间：2018-11-19 07:19

【摘要】：行人检测是机器人和无人车夜间工作应用中的重要任务之一,采用加速区域卷积神经网络框架实现夜间红外图像中的行人检测,用区域建议网络生成候选区域,无需单独从图像中生成候选区域。区域建议网络和用于分类以及位置精修的卷积网络中,采用卷积层参数共享机制,使得该框架具有端到端的优点,因此无需手动选取目标特征,实现了从输入图像直接到行人检测的功能。实验结果表明,与使用传统方法和快速区域卷积神经网络相比,使用加速区域卷积网络框架对红外图像进行行人检测的准确率从68.2%和73.4%提高到了90.9%,检测时间从3.6s/frame和2.3s/frame缩短到了0.04s/frame,达到了实际应用中的实时性要求。
[Abstract]:Pedestrian detection is one of the most important tasks in the application of robot and unmanned vehicle at night. The accelerated area convolution neural network framework is used to detect pedestrians in infrared images at night. There is no need to generate candidate regions from the image alone. In regional recommendation networks and convolution networks for classification and location refinement, the convolution layer parameter sharing mechanism is used to make the framework end-to-end, so it is unnecessary to manually select target features. The function from input image to pedestrian detection is realized. The experimental results show that compared with the traditional method and the fast regional convolution neural network, the accuracy of using the accelerated regional convolution network framework for pedestrian detection of infrared images is improved from 68.2% and 73.4% to 90.9%. The detection time is shortened from 3.6s/frame and 2.3s/frame to 0.04 s / frame, which meets the real time requirement in practical application.
【作者单位】： 东华大学信息科学与技术学院;东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心;华东理工大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61375007) 上海市科委基础研究项目(15JC1400600)
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：2341523