Algoritmo de detecção de pedestres baseado na combinação de informações da cabeça e do corpo inteiro

MA Ximing ,  

LI Ning ,  

WU Di ,  

LIU Yidou ,  

YU Xiangyue ,  

LI Zheng ,  

摘要

Em cenários densos, a precisão do detector diminui devido à oclusão do corpo dos pedestres e à variação nas escalas dos pedestres. No entanto, a cabeça dos pedestres geralmente está menos oculta e pode ser usada para auxiliar na detecção. Nesse sentido, propõe-se um algoritmo de detecção de pedestres baseado na combinação das informações da cabeça e do corpo inteiro. Primeiro, foi projetada uma rede de extração de características baseada em conexões densas e fusão reforçada para fortalecer a extração de características em múltiplas escalas e melhorar a sensibilidade da rede para a detecção de pedestres em múltiplas escalas. Em seguida, otimizou-se o mecanismo de amostragem do módulo de propostas regionais e propôs-se uma estratégia de mineração de amostras difíceis não uniforme baseada na taxa de sobreposição de oclusões, com foco em amostras difíceis fortemente ocluídas para melhorar a capacidade de adaptação da rede às oclusões. Depois, construiu-se uma estratégia de detecção conjunta da cabeça e do corpo inteiro e otimizou-se a pós-processamento, utilizando os resultados da detecção da cabeça para restaurar caixas de detecção inteiras erradamente suprimidas devido à oclusão, reduzindo assim a taxa de omissão. Ao mesmo tempo, otimizou-se a função de perda de acordo com as características do framework de detecção conjunta para aliviar ainda mais os falsos positivos e negativos causados pela oclusão. Por fim, a eficácia do algoritmo proposto foi verificada por experimentos. Os resultados mostraram que o algoritmo reduziu a taxa média logarítmica de omissão em 5,7% e aumentou a precisão média em 4% no conjunto de dados CrowdHuman com alto grau de oclusão, e reduziu a taxa média logarítmica de omissão em 2,4% e 2,1% em dois subconjuntos de pequena escala do conjunto de dados TJU-DHD-pedestrian, melhorando efetivamente a capacidade de detecção de pedestres ocluídos e de múltiplas escalas.

关键词

detecção de pedestres;detecção conjunta;fusão de características multiescala;mineração de exemplos difíceis;otimização de pós-processamento

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