基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測方法研究.pdf

1、行人檢測是計算機(jī)視覺中一個很有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。其應(yīng)用廣泛如自動駕駛、智能監(jiān)控、智能機(jī)器人等。近些年，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測方法取得了巨大的發(fā)展，大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被提出并用于行人檢測領(lǐng)域。但是，現(xiàn)有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的檢測速度滿足不了實時性要求。因此為了提高檢測速度，本文對幾種經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行人檢測方法進(jìn)行了深入分析，研究了回歸窗口和全局概率的行人檢測方法。本文主要工作如下:
　　分別從提高準(zhǔn)確度與提高速度兩方面對現(xiàn)有行人檢測方法進(jìn)行

2、了對比分析，發(fā)現(xiàn)鮮有方法能在保證較高準(zhǔn)確度的同時兼顧檢測速度。鑒于回歸參數(shù)檢測方法計算高效，本文提出基于回歸窗口與全局概率的行人檢測方法。首先包含兩個網(wǎng)絡(luò)模型:回歸窗口網(wǎng)絡(luò)與全局概率網(wǎng)絡(luò)，回歸窗口網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)生成固定個數(shù)的窗口以及計算窗口局部概率，全局概率網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)估計行人窗口的空間概率。其次，為了級聯(lián)訓(xùn)練兩個網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，基于聯(lián)合優(yōu)化的思想，本文進(jìn)一步探索端到端的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與傳播方式，以保證較高的檢測速度;同時，研究全局概率增強(qiáng)回歸窗口準(zhǔn)確