红外交通场景下遮挡行人目标检测算法研究

针对交通十字路口等视野盲区往来行人间存在遮挡情况,如何高效准确地检测复杂道路中目标行人具有实际意义。为了实现夜间交汇路口场景行人检测,提出一种基于改进YOLOv5的行人目标检测算法,采用Non local和PSA模块对YOLOv5原网络的Bottleneck CSP进行改进,能够有效弥补遮挡中行人特征的帧间信息交互过程,增强长程范围通道特征依赖关系。设计更深的160×160检测层和自适应anthor,提升夜间行人检测的边界回归精确度。实验结果表明,针对夜间下交通路口场景,压缩改进后模型对行人检测鲁棒性高,相较于原始算法mAP_0.5和mAP_0.5:0.95值分别提升了14.2和12.7,说明所提算法对夜间行人检测的有效性。