【摘 要】
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由于鱼眼图像存在几何畸变,导致现有的基于鱼眼图像的行人检测算法存在着检测准确率低以及后处理计算复杂度高的问题。针对上述问题,提出了一种使用旋转边界框的行人检测算法。首先,算法采用无锚框网络结构,使用中心热图预测边界框的中心点,在后处理筛选边界框时无需进行非极大值抑制,避免了旋转框之间交并比计算的引入;其次,设计具有角度和尺度自适应的高斯核函数,用于拟合畸变行人的中心分布,大幅减少了背景特征的干扰,
【机 构】
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中国科学院微电子研究所,中国科学院大学,湖州市特种设备检测研究院
【基金项目】
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浙江省市场监督管理局质量技术基础建设项目(No.20200125)。
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由于鱼眼图像存在几何畸变,导致现有的基于鱼眼图像的行人检测算法存在着检测准确率低以及后处理计算复杂度高的问题。针对上述问题,提出了一种使用旋转边界框的行人检测算法。首先,算法采用无锚框网络结构,使用中心热图预测边界框的中心点,在后处理筛选边界框时无需进行非极大值抑制,避免了旋转框之间交并比计算的引入;其次,设计具有角度和尺度自适应的高斯核函数,用于拟合畸变行人的中心分布,大幅减少了背景特征的干扰,并且平衡了具有不同成像大小的行人在边界框回归过程中的差异;最后,设计角度交并比损失,同时结合交并比损失以
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