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铁道运输与经济 2024年第10期46卷 215-222页

作者：杨广全杨旭史村中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所北京100081 中国国家铁路集团有限公司货运部北京100844

针对集装箱装卸作业环境行人小目标检测精度较低以及行人检测易受背景干扰问题,提出了一种融合行人掩模的多尺度人机安全防撞行人智能检测模型。该模型以VGG-16作为主干网络,通过构建行人注意力模块和特征融合模块,将像素级行人注意力... 详细信息

针对集装箱装卸作业环境行人小目标检测精度较低以及行人检测易受背景干扰问题,提出了一种融合行人掩模的多尺度人机安全防撞行人智能检测模型。该模型以VGG-16作为主干网络,通过构建行人注意力模块和特征融合模块,将像素级行人注意力掩模与主干网络特征进行特征融合,增强小尺度行人的特征识别,显著减少了背景干扰,并将行人智能检测信息作为参数,提出基于标定法的人机距离测量方法,设计集装箱正面吊自动刹车执行机构,研发集装箱正面吊人机安全防撞行人智能预警系统,实际应用验证了集装箱正面吊人机安全防撞行人智能检测算法的有效性和可靠性,满足铁路货场行人小目标实时准确检测要求,能有效防止集装箱正面吊与行人相撞,避免人身伤亡事故发生。

关键词：集装箱正面吊人机安全防撞实时行人检测卷积神经网络

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行人检测系统的设计与实现

行人检测系统的设计与实现

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作者：高磊华侨大学

学位级别：硕士

作为计算机视觉领域中的一个重要研究课题,行人检测技术一直以来都备受关注。随着科技的发展,行人检测技术也从早期图像处理阶段、特征模型分类阶段发展进入深度学习阶段。特别是近几年来,基于深度学习算法的行人检测技术已经广泛应用... 详细信息

作为计算机视觉领域中的一个重要研究课题,行人检测技术一直以来都备受关注。随着科技的发展,行人检测技术也从早期图像处理阶段、特征模型分类阶段发展进入深度学习阶段。特别是近几年来,基于深度学习算法的行人检测技术已经广泛应用在智能辅助驾驶系统、智能高效率监控系统、服务型机器人等众多新型领域。另一方面,嵌入式系统因其灵活、稳定、低功耗等众多优势,现已成为物联网领域十分重要的技术。基于以上背景,本文主要从以下两个大方面进行研究:对行人检测算法进行研究与设计。本文首先对传统行人检测技术进行充分调研,进行理论分析,对基于HOG+SVM的行人检测算法进行理论研究,最终实现了基于HOG+SVM的行人检测系统并测试。然后着重研究基于深度学习目标检测框架的行人检测技术,对常见几种框架进行理论分析论证,分别对基于Faster-RCNN和基于YOLO v2的目标检测框架进行理论研究,最后搭建了基于Faster-RCNN的行人检测系统和基于YOLO v2的行人检测系统,分别进行仿真测试。通过在现有数据集上测试和实时行人检测测试,对比分析实验结果,验证各自系统的实时性与准确性。对行人检测算法在嵌入式平台中的移植进行研究。本文在对NVIDIA Jetson TX1嵌入式平台的软硬件环境进行熟悉的基础上,结合系统对实时性与精度的要求,搭建了基于NVIDIA Jetson TX1嵌入式平台的实时行人检测系统。经过实验测试表明,该系统能稳定良好运行,能在简单环境中检测出90%以上的行人,同时实际行人检测帧率保持在15帧/秒左右。

关键词：计算机视觉深度学习实时行人检测嵌入式系统

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基于深度学习的行人检测算法研究

基于深度学习的行人检测算法研究

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作者：吴边江苏大学

学位级别：硕士

行人检测技术广泛应用在智能监控、智能机器人和无人驾驶等领域。随着农业装备往智能化、无人化方向发展,行人检测技术为无人农机作业的障碍物检测、避障和路径规划提供技术支撑,以确保人身安全。本文将深度学习方法应用于行人检测算法... 详细信息

行人检测技术广泛应用在智能监控、智能机器人和无人驾驶等领域。随着农业装备往智能化、无人化方向发展,行人检测技术为无人农机作业的障碍物检测、避障和路径规划提供技术支撑,以确保人身安全。本文将深度学习方法应用于行人检测算法,以期进一步运用于背景复杂、检测难度较大的果园环境等场景。本文主要工作如下:(1)针对果园环境中普遍存在的行人被果树遮挡、常处于运动状态和非标准姿态等影响算法检测性能的问题,对YOLOv3行人检测算法采取以下措施提高其检测性能:采用ASFF策略,通过学习不同特征图之间的联系来解决特征金字塔的不一致性问题,从而提高特征的尺度不变性,提高网络模型的检测精度;采用CIoU损失函数进行边界框回归来定位目标,加快网络模型收敛速度、提高目标定位准确性;采用DIoU NMS算法来改进NMS算法,DIoU NMS算法抑制准则兼顾预测框的重叠区域和两个框之间的中心点距离,能避免错误抑制果园环境中被遮挡的行人。使用NREC数据集进行实验,结果表明:改进后的算法,将YOLOv3的精确度提高了2.85个百分点、达到97.63%,召回率提高了3.02个百分点、达到93.17%,F值提高了2.94个百分点、达到95.35%。(2)为了使SSD实时检测算法能运行在一些资源有限的嵌入式或移动端平台,用MobileNet V2替换SSD中基础网络VGG,以减少网络模型参数量,加快模型运行速度;将CBAM注意力模块添加到MobileNet V2的卷积模块中,改善网络模型的表达能力;使用深度可分离卷积替换CBAM的空间注意力模块中的标准卷积,减少网络模型参数量;用h-swish和h-sigmoid激活函数分别优化网络模型的ReLU和Sigmoid激活函数,使其能在资源有限的设备中更好地运行;优化网络结构,使网络模型能更好地运行;在网络模型训练过程中使用CutMix数据增强策略,充分利用训练数据集中各个图像信息,增强网络模型训练效果。使用NREC中苹果园数据集进行实验,结果表明:改进后的MobileNet V2-SSD算法,将SSD检测的精确度提高了2.04个百分点、达到98.31%,召回率提高了3.57个百分点、达到91.65%,F值提高了2.87个百分点、达到94.86%,检测速度提高了59.8%,达到67.36FPS。

关键词：实时行人检测 YOLOv3 MoblieNet V2 SSD

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