【摘 要】
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随着科学技术的不断发展,行人检测与跟踪技术广泛应用在智能驾驶、公共场所监控以及安全消防领域等重要领域。但是,由于道路上的人群密度大,现存算法检测效率低,并且速度慢,导致跟踪效果差。并且,绝大部分的目标检测算法需要针对不同的样本数据集,获取先验框尺寸的相关超参数,以便得到检测目标的候选区域。模型训练操作复杂,且先验框的尺寸直接影响模型的检测精度,难以有合适算法获取准确的相关尺寸参数。为此,本文提出了
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随着科学技术的不断发展,行人检测与跟踪技术广泛应用在智能驾驶、公共场所监控以及安全消防领域等重要领域。但是,由于道路上的人群密度大,现存算法检测效率低,并且速度慢,导致跟踪效果差。并且,绝大部分的目标检测算法需要针对不同的样本数据集,获取先验框尺寸的相关超参数,以便得到检测目标的候选区域。模型训练操作复杂,且先验框的尺寸直接影响模型的检测精度,难以有合适算法获取准确的相关尺寸参数。为此,本文提出了基于无锚框的YOLOX与Deepsort的行人检测与跟踪的算法研究,具体进行以下方面的研究:（1）针对道路人群流动量大,检测速度慢的问题,将YOLOX的主干网络进行优化。首先针对CSParknet53网络存在模型模型参数量大,硬件设备要求高,将轻量化的卷积模块Ghost替换为常规的3×3卷积,并采用非对称卷积来降低运算的参数量,改进后网络参数量减少了50%,并且保持原始模型优良的网络结构,使得模型的检测速度由45帧/s提高到53帧/s。（2）针对模型的检测精度低,对行人出现漏检问题,采用将空间在注意力和通道注意力相结合的CBAM模块进行语义信息的增强。针对行人的目标检测算法通常采用的IOU损失函数难以对不重合的预测框与真实框之间进行计算,采用DIOU损失作为模型的损失函数,有效提高回归的精度,改进后的模型m AP值达到了95.34%,相对于原始模型提高了0.85%。（3）采用数据对Deepsort对行人目标进行训练。将改进后的YOLOX模型作为Deepsort的检测器,提高跟踪速度,并且检测速度达到48帧/s。实验结果表明本文改进的算法能有效对道路行人目标进行检测与跟踪且满足实时性要求,具有一定的实用价值。
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