【摘 要】
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行人检测作为计算机视觉领域重要研究内容之一,其任务是判断输入的图像或视频中是否存在行人,并且判断出行人的位置,该技术可与行人跟踪,行人重识别相结合,在智能监控、智慧交通、智能机器人等领域具有大量应用。尽管行人检测在近年来取得重大突破,但是在现实复杂场景下,行人检测算法的性能与鲁棒性仍然是一大难点问题。在影响行人检测算法的诸多因素中,行人尺度变化、光照变化、遮挡是核心难点问题。本文主要针对行人的尺度
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行人检测作为计算机视觉领域重要研究内容之一,其任务是判断输入的图像或视频中是否存在行人,并且判断出行人的位置,该技术可与行人跟踪,行人重识别相结合,在智能监控、智慧交通、智能机器人等领域具有大量应用。尽管行人检测在近年来取得重大突破,但是在现实复杂场景下,行人检测算法的性能与鲁棒性仍然是一大难点问题。在影响行人检测算法的诸多因素中,行人尺度变化、光照变化、遮挡是核心难点问题。本文主要针对行人的尺度变化,光照变化进行研究,主要工作如下:（1）提出了基于特征金字塔自适应融合的行人检测算法。针对行人检测中面临行人尺度变化的难点问题,在特征金字塔网络的基础上设计了特征自适应融合机制（FAFM）,将金字塔结构特征层中每一特征层都与其他层进行自适应加权融合,充分利用不同特征层之间的信息,增强特征层表达能力。并且将FAFM应用在SSD目标检测算法中,提出基于特征金字塔自适应融合的行人检测算法（FPAFNet）,提升算法在行人尺度变化复杂情况下的检测性能。（2）提出了多尺度多模态特征自适应融合的行人检测算法。针对在复杂光照场景下,可见光单模态行人检测算法性能较差,无法实现复杂光照场景下的行人检测任务,设计了可见光与热红外多模态特征自适应融合机制（MFAFM）,对两种模态的特征进行自适应加权融合,其次设计了多尺度多模态特征自适应融合机制（MMFAM）,在多个特征层上对两种模态特征进行深度自适应融合,最后将MMFAM应用在SSD目标检测算法中,提出了多尺度多模态特征自适应融合的行人检测算法（MMFAFNet）,提高算法在复杂光照情况下的检测性能。（3）面向多场景行人检测系统的设计与实现。针对于现实场景多变的情况,在本文提出基于特征金字塔自适应融合的行人检测算法（FPAFNet）的基础上设计了面向多场景行人检测系统,系统内部中提供模型场景微调接口,在实际场景中对FPAFNet模型进行进一步微调训练,实现本系统场景的可拓展性,达到多种场景下行人检测的任务,同时验证了算法的可用性。图[40]表[6]参[82]
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