【摘 要】
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行人检测是计算机视觉和图像处理领域的研究热点,广泛应用于智能视频监控、自动驾驶和智能机器人等领域。传统行人检测方法在一定条件下可以获得较好的行人检测效果,但在分辨率低、行人尺寸较小的情境下存在检测精度低的问题。针对上述问题,本文将深度学习方法中的基于区域全卷积网络（R-FCN）的目标检测算法引入到行人检测中,在R-FCN基础上做了一些改进,提出了一种基于区域全卷积网络的行人检测研究。首先,为了使行
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行人检测是计算机视觉和图像处理领域的研究热点,广泛应用于智能视频监控、自动驾驶和智能机器人等领域。传统行人检测方法在一定条件下可以获得较好的行人检测效果,但在分辨率低、行人尺寸较小的情境下存在检测精度低的问题。针对上述问题,本文将深度学习方法中的基于区域全卷积网络（R-FCN）的目标检测算法引入到行人检测中,在R-FCN基础上做了一些改进,提出了一种基于区域全卷积网络的行人检测研究。首先,为了使行人特征在提取过程中更加准确,在残差网络的Conv5阶段中引入可变形卷积层,扩大特征图的感受野,提高特征提取的准确性;然后,为了提高小尺寸行人的检测精度,在网络的Conv4层后增加一层位置敏感评分图,与原始位置敏感评分图并联,来检测不同尺度的行人,可有效提高行人的检测精度;最后,为了解决行人检测中的误检现象,利用自举策略的非极大值抑制算法代替传统的非极大值抑制算法,使用两个框的重叠率和相似度量来判断两个框是否属于同一个人,并设置阈值来挖掘负样本,可以有效改善行人检测中的误检问题。为了验证改进后R-FCN算法的有效性,分别在Caltech和INRIA数据集与原始算法进行对比实验。实验结果表明,本文算法较原始算法的行人检测精度分别提高了12.1%和11.54%,漏检率分别降低了9.69%和5.02%,误检率分别下降了10.02%和6.86%,并将本文算法同具有代表性的单阶段检测器SSD算法和两阶段检测器中的Faster R-CNN算法对比,检测精度分别提高了3.29%和2.78%,本文改进的模型取得了较好的性能,提高了行人检测的精度。该论文有图44幅,表11个,参考文献52篇。
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