【摘 要】
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面向车载监控视频的行人检测是指利用安装在驾驶车辆上的摄像装置获取当前的道路视频信息,通过计算机视觉技术,从视频的序列中检测到行人和其空间位置。随着无人驾驶技术的发展,无人驾驶汽车投入到现实社会中,行人作为驾驶监控视频中重要关注目标,对于行人的安全保证是不可忽视的。行人的空间尺度差异是影响行人检测性能的主要瓶颈之一。鉴于不同尺度空间呈现出的特征差异性,首先,引入一种基于多路径RPN（Region P
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面向车载监控视频的行人检测是指利用安装在驾驶车辆上的摄像装置获取当前的道路视频信息,通过计算机视觉技术,从视频的序列中检测到行人和其空间位置。随着无人驾驶技术的发展,无人驾驶汽车投入到现实社会中,行人作为驾驶监控视频中重要关注目标,对于行人的安全保证是不可忽视的。行人的空间尺度差异是影响行人检测性能的主要瓶颈之一。鉴于不同尺度空间呈现出的特征差异性,首先,引入一种基于多路径RPN（Region Proposal Network,RPN）的尺度感知策略,其在多尺度卷积特征层上自适应地生成一系列与其感受野大小相对应的候选目标尺度集。其次,考虑到不同层次卷积特征在视觉语义上的互补性,提出了跨尺度特征聚合网络,其通过横向连接、自上而下路径和由底向上路径,有效地聚合具有语义鲁棒性的高层特征和具有精确定位信息的低层特征,实现对不同尺度卷积层特征的增强表示。最后,联合多路径RPN尺度感知策略和跨尺度特征聚合网络模块,构建了一种尺度自适应感知的多尺度行人检测网络。实验结果表明,在Caltech公开测试数据集上（Reasonable:行人高度大于50像素）的平均漏检率降低到5.53%,尤其对于Caltech全部行人数据集上（All:行人高度大于20像素）的行人检测平均漏检率降为26.21%,同时在尺度变化剧烈的ETH数据集上的效果也取得显著提升。车载监控视频中存在的大量低分辨率行人也是影响行人检测性能的主要瓶颈之一。因此本文设计了基于自注意力机制增强的低分辨率人检测网络,有效提高低分辨率行人检测效果。首先,改进了跨尺度特征聚合网络模块,丢弃原来自上而下的连接路径,改为将聚合特征与低层次分辨率特征融合,充分利用表征能力强、鲁棒性高的聚合特征。然后,将用于分类和回归的特征层经过分组自注意力机制模块进行特征重新标定,保留通道间局部相关性。利用全局平均池化和全局最大池化两种方式获取注意力表示向量,弥补单一形式的不足,从而发掘行人潜在区域、抑制背景信息的干扰。实验结果表明在Caltech数据集的All测试数据集的平均漏检率降低到22.85%,且在小尺寸行人子数据集（Far:行人高度在20～30像素之间）上的平均漏检率降低到41.99%。本文的方法提高了对驾驶监控视频中低分辨率行人检测效果,通过与目前一流行人检测方法在不同分辨率行人的数据集上对比,表明本文提出的方法有较好的鲁棒性与高召回率。
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