복잡한 야간 환경에서 조명 변화, 보행자 가림 현상 및 보행자 크기 차이 등으로 인해 보행자 검출 정확도가 저하된다. 이에 야간 저조도 환경에서 다중 스케일 특성 융합 기반의 밀집 보행자 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저, 자기 주의(Self-Attention)와 합성곱 혼합 모듈을 융합한 양방향 경로 특성 집약 네트워크를 설계하여 다중 스케일 특성 융합을 강화하고 보행자와 배경의 구분도를 향상시켜 목표 크기 차이가 검출에 미치는 영향을 줄였다. 다음으로, 다중 분기 공동 검출 전략을 구축하여 야간 저조도 환경에서 보행자의 윤곽선, 다리, 팔 특성의 강한 식별력을 보행자 검출에 활용하여 저조도 및 가림 현상이 검출에 미치는 영향을 감소시켰다. 이후 후처리 단계에서 검출 박스 간 중심 거리 고려를 도입하여 가림이 심한 검출 박스의 신뢰도 점수를 낮추고 재선별함으로써 가려진 목표의 올바른 검출 결과를 유지하여 보행자 누락률을 더욱 낮추었다. 마지막으로, 실험을 통해 제안한 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 실험 결과 NightOwls와 NightSurveillance 데이터셋에서 알고리즘의 로그 평균 누락률이 각각 2.8%와 3.3% 감소하였으며, LLVIP 데이터셋에서는 평균 정밀도와 재현율이 각각 2.1%와 2.9% 향상되었고, 제안된 세 가지 개선 모듈 모두 알고리즘 전체 검출 성능 향상에 기여함을 확인하였다.

보행자 검출;다중 분기 공동 검출;다중 스케일 특성 융합;주의 메커니즘;후처리 최적화