【摘 要】
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随着汽车的保有量逐年上升,道路安全成为了一个重要的问题,每年因交通事故而造成的伤亡损失非常之大,研发新技术来降低因交通事故造成的损失是一件很有社会意义的事情。本文从保护行人的角度出发,研究了基于单目相机的行人检测和人体姿态估计任务,为智能车理解道路中的行人状态提供了算法支持,本文的具体研究内容如下:针对嵌入式系统有限的计算能力,在YOLOv3算法的基础上,本文提出了PRUNE-YOLOv3行人检测
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随着汽车的保有量逐年上升,道路安全成为了一个重要的问题,每年因交通事故而造成的伤亡损失非常之大,研发新技术来降低因交通事故造成的损失是一件很有社会意义的事情。本文从保护行人的角度出发,研究了基于单目相机的行人检测和人体姿态估计任务,为智能车理解道路中的行人状态提供了算法支持,本文的具体研究内容如下:针对嵌入式系统有限的计算能力,在YOLOv3算法的基础上,本文提出了PRUNE-YOLOv3行人检测算法,该算法具有和YOLOv3相差无几的检测精度,而且具有很快的检测速度。首先在开源的行人检测数据集上对YOLOv3模型进行预训练,将预训练模型在自制数据集上进行稀疏训练,对模型实施通道级的修剪,删除不重要的通道,此时模型已经得到了一定程度的精简,由于通道剪枝会对模型产生一定的损伤,造成模型性能的下降,从而需要对模型进行微调以修复模型的检测精度,然后需要对模型进行一次性能的评估。当模型的性能还没达到实际应用的要求时,循环剪枝过程,直至模型稳定并达到实际应用的要求为止。最后将YOLOv3算法和PRUNE-YOLOv3算法在相同的数据集上进行实验,与YOLOv3模型相比较,本文提出的PRUNE-YOLOv3模型的参数量由62.5M下降为6.13M,模型的体积由246.4MB下降为25.6MB,单张图像的测试时间由15.7ms下降为5.84ms,但是模型的AP（Average Precision）也由0.7489下降为0.7245。总体来看模型的检测速度有2-3倍的提升,但是检测精度有微微下降。在RMPE（Regional Multi-Person Pose Estimation）算法的基础上,将本文提出的PRUNE-YOLOv3算法作为检测器代替原有的SSD-512算法,提出了P-RMPE算法。该算法以PRUNE-YOLOv3检测结果为作为输入,设计了一个对称空间网络解决行人检测定位不准确的问题,然后采用Hourglass单人姿态估计算法,最后利用参数化姿态非极大值抑制算法处理冗余的姿态,输出最终的姿态估计结果。在相同的实验条件下,对比两个算法的性能。由实验结果可以看出,P-RMPE算法对人体各个关节点的检测精度微微下降,但是模型的检测速度有了很大的提升。
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