【摘 要】
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在计算机视觉领域中,行人检测技术可以应用到很多场景中,所以一直是众多学者研究的热点之一。行人是城市道路交通的重要参与者之一,因此开展行人检测的研究对城市智慧交通、自动驾驶、智能安防等的发展都具有十分重要的意义。由于深度学习技术能够提取更为有效的特征,行人检测算法大多采用基于深度学习的方法来进行研究,但这些行人检测算法仍旧存在着一些弊端,大部分的检测算法很难达到检测效果与检测速度共赢的局面。本论文针
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在计算机视觉领域中,行人检测技术可以应用到很多场景中,所以一直是众多学者研究的热点之一。行人是城市道路交通的重要参与者之一,因此开展行人检测的研究对城市智慧交通、自动驾驶、智能安防等的发展都具有十分重要的意义。由于深度学习技术能够提取更为有效的特征,行人检测算法大多采用基于深度学习的方法来进行研究,但这些行人检测算法仍旧存在着一些弊端,大部分的检测算法很难达到检测效果与检测速度共赢的局面。本论文针对上述问题进行了一些研究:首先,本文对现有的目标检测算法的研究现状和基本概念进行了深入调研,并且对当前深度神经网络的基础算法进行了研究和分析。其次,本文分析了行人特征提取的缺点,并针对特征利用率低和特征提取精准度不足的问题,设计了融合注意力的特征提取网络。详细介绍了特征提取网络的特点,以及具体实现过程,描述了特征提取模型的整体结构。再次,本文针对行人检测精准度不够的问题,在深度学习的框架下,设计了一种基于YOLOv3改进的实时行人检测算法。该算法通过融合注意力的特征提取模型进行特征提取,获得具有权重加成的特征。然后基于GIo U的度量方法设计了损失函数。此外,还对检测模型的整体设计及训练过程做了详细的描述。最后,本文在Pytorch深度学习框架下进行了算法的验证实验及性能分析。
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