红外行人目标精细尺度嵌入轻量化实时检测

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针对红外图像颜色、纹理等信息不够丰富,导致检测精度相较于可见光图像低;夜间红外行人目标检测模型参数量大、依赖高性能GPU资源,导致检测速度慢等问题,提出一种融合行人目标精细尺度嵌入的多检测层、轻量化实时检测模型。首先为了获取更精确的红外行人位置特征,在原始Yolov4-tiny结构上设计了64×64精细尺度检测层并增加残差结构加深主干网络,以融合红外行人的位置特征;其次针对红外行人目标宽高比相对固定的特点,应用K-means++聚类分析出适用于红外行人检测的先验框预置参数;最后为了减少模型参数,通过通批量归一化层道剪枝实现模型轻量化,同时利用知识蒸馏算法完成TIPRD的微量调控。实验结果表明,轻量化红外行人实时检测模型检测速度达到了88.7帧/s,平均检测精度达到89.2%,模型大小为4 MB,相较于Yolov4-tiny平均检测精度提升了8.6%,模型大小缩小了19.5 MB,相较于Yolov4缩小了264 MB。在Jetson Nano移动开发平台部署该模型验证了实际工程应用的有效性,对开发汽车辅助驾驶系统以降低夜间交通事故发生率具有重要意义。
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