基于卷积神经网络的实时行人检测方法

近年来,卷积神经网络在行人检测领域取得了同其他方法相似甚至更好的检测成绩,然而缓慢的检测速度远不能满足现实需求.针对这一问题,本文提出一种实时的行人检测方法,将分散的检测过程整合成单一的深度网络模型,被检测图片通过模型的计算可以直接输出检测结果.使用扩充的ETH数据集进行训练测试,实验结果表明,在保证准确率的情况下,该方法检测速度极快,可以满足实时检测的目的.     

自动驾驶场景下小且密集的交通标志检测

在自动驾驶场景中,交通标志的检测和识别对行车周围环境的理解至关重要。行车过程中拍摄的图片中存在许多较小的交通标志,它们很难被现有的物体检测方法检测到。为了能够精确地检测到这部分小的交通标志,我们提出了用浅层VGG16网络作为物体检测框架R-FCN的主体网络,并改进VGG16网络,主要有两个改进点:1）减小特征图缩放倍数,去掉VGG16网络卷积conv4_3后面的特征图,使用RPN网络在浅层卷积conv4_3上提取候选框;2）特征拼层,将尺度相同的卷积conv4_1、conv4_2、conv4_3层的特征拼接起来形成组合特征（aggregated feature）。改进后的物体检测框架能够检测到更多的小物体,在驭势科技提供的交通标志数据集上取得了很好的性能,检测的准确率mAP达到了65%。     

多层卷积特征的真实场景下行人检测研究

针对真实场景下的行人检测方法存在漏检、误检率高,以及小尺寸目标检测精度低等问题,提出了一种基于改进SSD网络的行人检测模型（PDIS）。PDIS通过引出更底层的输出特征图改进了原始SSD网络模型,并采用卷积神经网络不同层输出的抽象特征对行人目标分别做检测,融合多层检测结果,提升了小目标行人的检测性能。此外,针对数据集样本多样性能有效地提升检测算法的泛化能力,本文采集了不同光照、姿态、遮挡等复杂场景下的行人图像,对背景比较复杂的INRIA行人数据集进行了扩充,在扩增的行人数据集上训练的PDIS模型,提高了在真实场景下的行人检测精度。实验表明:PDIS在INRIA测试集上测试结果达到93.8%的准确率,漏检率低至7.4%。     

夜间多场景的邻近感知实时行人检测算法

目的 行人检测是自动驾驶、监控安防等领域的关键技术，为了解决目标检测算法在夜间复杂场景以及遮挡情况下造成的行人检测精度降低的问题，本文提出将低光增强算法（low-light image enhancement）添加到夜间行人检测任务中进行联合训练，并引入邻近感知模块（nearby objects hallucinator,NOH），提出了一种改进的夜间监控场景下的邻近感知行人检测算法（nearby-aware surveillance pedestrian detection algorithm,NSPDet）。方法 为了提升夜间检测行人的准确率，在基线模型中加入低光增强模块（zero-reference deep curve estimation,Zero-DCE）。为了降低密集人群、遮挡造成的漏检、误检，利用NOH建模周围行人分布信息，提出了行人检测头（PedestrianHead）。为了减少模型参数，提升推理速度，本文利用深度可分离卷积将模型进行轻量化。结果 在NightSurveillance数据集上进行3组消融实验，相比基线模型YOLOX(exceeding YOLO (yo...     

Anchor-free的尺度自适应行人检测算法

Anchor作为行人检测算法中的初始框,可以解决行人平移问题和缓解行人尺度变化问题,目前的行人检测算法通常都基于anchor.然而,使用anchor就需要精心调整对检测性能影响非常大的anchor超参数,如anchor的尺度和高宽比等.为避免这一问题,提出一种基于anchor-free损失函数的行人检测算法,并通过融合...     

拥挤场景下的行人姿态估计研究

针对行人拥挤场景下姿态密集交叉、识别能力急剧下降等问题,论文提出了一种有效解决拥挤场景下多人检测以及姿态估计的方法。该方法主要由两个关键部分组成。首先利用Faster-RCNN行人检测器,预测出包含行人位置和大小规模的矩形框。然后,预测每个矩形框中可能包含的行人骨骼关键点,使用全卷积ResNet网络来预测每个骨骼关键点的热力图和偏移量并输出。使用基于骨骼关键点的非极大值抑制和热力图置信度分数预测的新方式,使得最终输出行人姿态结果更加准确,对于背影、遮挡等不可避免的干扰具有一定的鲁棒性。实验结果表明,该方法在COCO数据集和SUES行人数据集上获得平均精度达到了0.673,与之前在相同数据集上的同类方法相比,有不低于5%的改进。     

多尺度特征融合重建的行人检测方法

行人在众多场景中都存在多尺度变化问题,严重影响检测器的精度,为此设计卷积特征重建和通道注意力两种模块来增强对多尺度行人的检测效果.以原始输入的多尺度特征为基础融合重建多个特征金字塔,然后融合多个特征金字塔中的相同尺度特征,并学习每层特征的通道注意力权值来增加有效通道层权重,由此得到的特征才用于最后的检测.将这两种模块集...     

基于多尺度特征融合的小尺度行人检测

随着无人驾驶技术的蓬勃发展,针对行人的检测成为一大难点,同时也是热点研究问题。而针对传统行人检测框架(One-stage和Two-stage等)对小尺度行人检测效果不佳的问题,本文在FPN网络基础上尝试了新的策略,致力于提高视频序列不同尺度行人的识别精度。算法先通过ResNet50提取特征,并采用FPN进行多尺度特征融合,同时利用RPN产生推荐区域,最后Fast RCNN对RPN产生的推荐区域实现分类与回归,经过非极大值抑制后处理等到最终结果。实验结果表明,本文基于FPN构建的行人检测算法,在CityPersons数据集上达到了11.88%MR,比基准模型Adapted Faster RCNN在小尺度行人检测上有较大提升,相比于传统检测框架能更好的检测不同尺度的行人。该技术可以广泛应用在智能视频监控,车辆辅助驾驶等领域中。     

基于改进Efficientdet的自动驾驶场景目标检测

针对自动驾驶场景中车载平台计算资源有限及小目标检测精度较低等问题,提出一种基于Efficientdet的单阶段目标检测框架Efficientdet-Gs.通过重构倒转残差瓶颈MBConv来改进主干网络Efficientnet,在不牺牲精度的同时降低了网络的参数量和计算量;设计多尺度注意力机制模块应用于特征融合网络,进一...     

深度学习行人检测方法综述

行人检测技术在智能交通系统、智能安防监控和智能机器人等领域均表现出了极高的应用价值,已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。得益于深度学习的飞速发展,基于深度卷积神经网络的通用目标检测模型不断拓展应用到行人检测领域,并取得了良好的性能。但是由于行人目标内在的特殊性和复杂性,特别是考虑到复杂场景下的行人遮挡和尺度变化等问题,基于深度学习的行人检测方法也面临着精度及效率的严峻挑战。本文针对上述问题,以基于深度学习的行人检测技术为研究对象,在充分调研文献的基础上,分别从基于锚点框、基于无锚点框以及通用技术改进(例如损失函数改进、非极大值抑制方法等)3个角度,对行人检测算法进行详细划分,并针对性地选取具有代表性的方法进行详细结合和对比分析。本文总结了当前行人检测领域的通用数据集,从数据构成角度分析各数据集应用场景。同时讨论了各类算法在不同数据集上的性能表现,对比分析各算法在不同数据集中的优劣。最后,对行人检测中待解决的问题与未来的研究方法做出预测和展望。如何缓解遮挡导致的特征缺失问题、如何应对单一视角下尺度变化问题、如何提高检测器效率以及如何有效利用多模态信息提高行人检测精度,均是值得进一步...     

FastFace:实时鲁棒的人脸检测算法

目的 尽管基于深度神经网络的人脸检测器在检测精度上有了极大的提升,但其代价是必须依赖强大的计算资源。如何在CPU上取得较高的检测精度的同时达到实时的检测速度是一个巨大的挑战。针对非约束性条件下的快速鲁棒的人脸检测问题,提出一种基于轻量级神经网络的检测方法。方法 受轻量级网络MobileNet的启发,本文算法采用通道分离的卷积方式进行特征提取,并结合Inception和残差连接的思想,构建若干特征提取模块,最终训练出一个简单高效的特征提取网络;在检测时,采用One-Stage的检测策略,在骨干网络的若干不同层级上使用卷积的同时进行目标区域的分类和定位;在进行目标区域精调时,需要先在对应的特征层上预设先验框,然后再使用边界框回归算法调整先验框的位置和大小,使之接近真实框的位置。为了减少先验框的数量以节省模型参数,本算法针对人脸目标框的特点设置先验框。结果 基于TensorFlow深度学习库构建和训练本文的检测模型,在FDDB数据集上对其进行测试,并与若干经典算法对比了检测速度和精度。相较于多任务级联卷积网络（MTCNN）等典型的深度学习方法,本文算法在CPU上将检测速度提升到25帧/s,同时平均精度（mAP）保持在0.892,高于大多数传统算法。实验结果表明本文方法能实现在CPU上的实时、高精度检测。结论 提出了一种基于轻量级网络模型的人脸检测方法,以简单高效的卷积模块为基础构建骨干网络,并在检测时针对人脸比例特征设置合理的先验框。在非约束性条件以及有限计算资源条件下,该方法不仅在精度上表现良好,而且具有较快的检测速度,是一种鲁棒的检测方法。     

基于双目图像的行人检测与定位系统研究

针对半全局匹配算法（Semi-Global Matching,SGM）的视差图匹配度较低的问题,以及目标检测算法Fast-YOLO对小目标的检测能力不足的问题,提出一种基于双目图像的行人检测与定位系统。系统首先利用图像分割块具有视差相似性的特点,使用基于快速图像分割的SGM算法对双目图像进行立体匹配,然后修改Fast-YOLO网络模型,提高网络分辨率,使用改进的Fast-YOLO网络进行行人检测。实验结果表明,基于快速图像分割的SGM算法较好地解决了匹配度较低问题,基于Fast-YOLO改进的行人检测网络明显地提高了对小目标的检测能力。系统实现了对行人的检测和定位,并使用GPU达到实时的计算效率。     

基于结构感知深度神经网络的显著性对象检测算法

由于现有的基于深度神经网络的显著性对象检测算法忽视了对象的结构信息,使得显著性图不能完整地覆盖整个对象区域,导致检测的准确率下降。针对此问题,提出一种结构感知的深度显著性对象检测算法。算法基于一种多流结构的深度神经网络,包括特征提取网络、对象骨架检测子网络、显著性对象检测子网络和跨任务连接部件四个部分。首先,在显著性对象子网络的训练和测试阶段,通过对象骨骼检测子网络学习对象的结构信息,并利用跨任务连接部件使得显著性对象检测子网络能自动编码对象骨骼子网络学习的信息,从而感知对象的整体结构,克服对象区域检测不完整问题;其次,为了进一步提高所提方法的准确率,利用全连接条件随机场对检测结果进行进一步的优化。在三个公共数据集上的实验结果表明,该算法在检测的准确率和运行效率上均优于现有存在的基于深度学习的算法,这也说明了在深度神经网络中考虑对象结构信息的捕获是有意义的,可以有助于提高模型准确率。     

井下视频行人检测方法

针对现有基于深度学习的行人检测方法存在计算量较大、检测效率严重依赖硬件性能等问题,对基于SSD网络的行人检测方法进行改进,设计了一种基于DenseNet网络的轻量级卷积神经网络作为SSD网络的基础网络,以满足井下视频行人实时检测需求,并设计了基于ResNet网络的辅助网络,以增强特征表征能力,提高行人检测准确性。将基于改进SSD网络的井下视频行人检测方法部署在嵌入式平台Jetson TX2上进行实验,结果表明该方法对井下视频中行人的检测准确率为87.9%,针对井下行人低密度场景的检测准确率近100%,且运算速度达48帧/s,约为基于SSD网络的行人检测方法的4.4倍,满足井下行人实时检测需求。     

一种改进的深度残差网络行人检测方法

为了提高行人检测方法的准确率,针对行人图像特征,提出一种基于深度残差网络和YOLO(You Only Look Once)方法的行人检测方法。以加强行人特征表达为目的,通过分析行人在图像中的表达和分布特征,提出一种不影响实时性的矩形输入深度残差网络分类模型以改进YOLO检测方法,使模型能够更好的表征行人;为了进一步提高模型的准确率和泛化能力,采用了混合行人数据集训练的方式,提取VOC数据集的行人数据与INRIA数据集组成混合数据集进行训练,明显降低了漏检率;并且利用聚类分析预测框的方法重新设计了初始预测框,提高行人定位能力并加快收敛。经公开的INRIA数据集的测试实验证明,本方法较主流的行人检测方法每张图片误检率有明显改善,降低至13.86%,有1.51%至58.62%不同程度的提升,并且本方法拥有良好的实时性和泛化能力,实用性强。     

基于改进FCOS的拥挤行人检测算法

针对大规模拥挤场景视频中行人目标小、行人遮挡和行人交叠而导致的检测困难等问题,本文将逐像素预测目标检测框架—全卷积单阶段目标检测FCOS(fully convolutional one-stage object detection)应用于行人检测,提出一种改进的主干网络用于提取行人特征,通过增加尺度回归实现目标行人的多...     

基于CNN的改进行人重识别技术

针对行人重识别研究中训练样本的不足,为提高识别精度及泛化能力,提出一种基于卷积神经网络的改进行人重识别方法。首先对训练数据集进行扩充,使用生成对抗网络无监督学习方法生成无标签图像;然后与原数据集联合作半监督卷积神经网络训练,通过构建一个Siamese网络,结合分类模型和验证模型的特点进行训练;最后加入无标签图像类别分布方法,计算交叉熵损失来进行相似度量。实验结果表明,在Market-1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上,该方法相比原有的Siamese方法在Rank-1和mAP等性能指标上有近3～5个百分点的提升。当样本较少时,该方法具有一定应用价值。