多分支无锚框网络密集行人检测算法

吕志轩; 魏霞; 黄德启

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多分支无锚框网络密集行人检测算法

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摘要

针对街道等多人流量场景图像中人员密集、姿态变化多、人体遮挡严重造成的行人检测漏检问题,提出一种多分支无锚框网络(MBAN)行人检测方法。首先,在检测模型主干网络后加入多分支网络结构用以检测行人的多个关键区域局部特征;然后,设计了关键区域之间的距离损失函数引导分支网络对行人的局部检测位置进行差异化学习,接下来为了提高分支网络对行人局部特征空间信息的理解能力,在Resnet50网络尾部加入四个上采样块构成沙漏结构(Hourglass);最后,设计了一种局部特征选择网络自适应抑制多分支输出的非最优值,消除预测时的冗余特征框。实验结果表明MBAN方法对多人流量场景行人检测的mAP值、F1值、Prec和Recall分别达到85.22%,0.87,80.07%和94.39%,证明该方法对密集人群检测能力较强,与其他行人检测算法相比有较高的召回率。

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来源
《光学精密工程》 |2023年第10期|1532-1547|共16页
作者
吕志轩; 魏霞; 黄德启;
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作者单位

新疆大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
无锚框网络; 多分支网络; 行人检测; 局部特征; 特征提取; 特征选择;

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