基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法研究

摘要：

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，行人檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向，備受關(guān)注。本文針對(duì)傳統(tǒng)行人檢測(cè)方法存在的一些問題，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法。該方法把行人檢測(cè)問題看作是一個(gè)目標(biāo)分類和目標(biāo)定位的聯(lián)合問題，首先通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的特征提取，然后采用RPN網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像中具有行人目標(biāo)的區(qū)域進(jìn)行篩選，最后通過ROI池化層實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位。在PASCALVOC2012數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的方法在行人檢測(cè)方面，具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性，能夠有效應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中。

關(guān)鍵詞：行人檢測(cè)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；目標(biāo)分類；目標(biāo)定位；RPN網(wǎng)絡(luò)；ROI池化層

正文：

1.引言

近年來，人工智能技術(shù)日漸成熟，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域也取得了重大進(jìn)展。行人檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，備受關(guān)注。行人檢測(cè)不僅在視頻監(jiān)控、智能交通、智能安防等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，而且也是許多高級(jí)計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)（如行人跟蹤、行人姿態(tài)估計(jì)等）的基礎(chǔ)。

目前，傳統(tǒng)的行人檢測(cè)方法主要有基于HOG和SVM的方法、基于Haar和Adaboost的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法等。其中，基于深度學(xué)習(xí)的方法具有準(zhǔn)確率高、可適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在行人檢測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。一般而言，基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法分為兩個(gè)步驟：目標(biāo)分類和目標(biāo)定位。

在目標(biāo)分類中，需要通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像的特征，進(jìn)而對(duì)圖像中的行人目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。在目標(biāo)定位中，需要確定行人目標(biāo)在圖像中的位置，并將其框出。然而，傳統(tǒng)的行人檢測(cè)方法在目標(biāo)分類和目標(biāo)定位中存在一些問題，例如：在目標(biāo)分類過程中，通常采用滑動(dòng)窗口的方式進(jìn)行處理，這種方式可靠性不高、計(jì)算量大。在目標(biāo)定位過程中，傳統(tǒng)的方法往往需要進(jìn)行二次檢測(cè)，同時(shí)可能會(huì)存在重疊框的問題。

為解決這些問題，本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法。該方法不僅在目標(biāo)分類和目標(biāo)定位中進(jìn)行聯(lián)合處理，而且還使用RPN網(wǎng)絡(luò)對(duì)具有行人目標(biāo)的區(qū)域進(jìn)行篩選，從而提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率。

2.相關(guān)研究

隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法被提出。Schmidt等人提出了一種離線行人檢測(cè)方法，該方法使用遺傳算法結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行行人目標(biāo)定位和分類。Girshick等人提出了一種基于R-CNN的行人檢測(cè)方法，該方法使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)ROI進(jìn)行分類和定位。Ren等人提出了FasterR-CNN方法，該方法使用RPN網(wǎng)絡(luò)對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行篩選，大大提高了檢測(cè)效率。

雖然這些方法都在行人檢測(cè)領(lǐng)域取得了一定的成效，但是其中某些方法仍存在一些問題，如訓(xùn)練速度慢、檢測(cè)精度低、計(jì)算量大等。

3.方法提出

本文所提出的行人檢測(cè)方法基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要分為三個(gè)步驟：特征提取、候選區(qū)域篩選和目標(biāo)定位。

3.1特征提取

在特征提取方面，本文采用了VGG16作為基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。VGG16有16層卷積層和3層全連接層，能夠有效提取圖像的高級(jí)特征。

3.2候選區(qū)域篩選

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法在目標(biāo)分類和目標(biāo)定位中進(jìn)行聯(lián)合處理，需要對(duì)具有行人目標(biāo)的區(qū)域進(jìn)行篩選。本文采用了RPN網(wǎng)絡(luò)對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行篩選，從而提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率。具體地，本文將VGG16的最后一個(gè)卷積層作為RPN的輸入層，采用不同大小和長(zhǎng)寬比的錨點(diǎn)對(duì)圖像進(jìn)行卷積，生成一系列候選區(qū)域。

3.3目標(biāo)定位

在目標(biāo)定位方面，本文采用了ROI池化層將候選區(qū)域的特征映射到固定大小的特征圖上。然后采用全連接層對(duì)映射后的特征進(jìn)行分類和定位，最終得到行人檢測(cè)結(jié)果。

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文的實(shí)驗(yàn)采用了PASCALVOC2012數(shù)據(jù)集和PyTorch框架。在實(shí)驗(yàn)中，本文的方法不僅在準(zhǔn)確率和魯棒性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法，而且在檢測(cè)效率方面也有較大的提升。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法，在目標(biāo)分類和目標(biāo)定位方面進(jìn)行聯(lián)合處理，使用RPN網(wǎng)絡(luò)對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行篩選，最終通過ROI池化層定位目標(biāo)。在PASCALVOC2012數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的方法在行人檢測(cè)方面，具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性，能夠有效應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中6.討論與未來工作

本文提出的行人檢測(cè)方法在準(zhǔn)確率和效率方面都達(dá)到了較好的表現(xiàn)，但仍有一些改進(jìn)的空間。首先，本文只在PASCALVOC2012數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，未來需要在更多公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證，以保證方法的強(qiáng)魯棒性和可擴(kuò)展性。其次，本文使用了預(yù)訓(xùn)練的VGG16網(wǎng)絡(luò)和ROI池化層進(jìn)行特征提取和目標(biāo)定位，后續(xù)的研究可以考慮使用更先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和定位方式來進(jìn)一步提高檢測(cè)性能。最后，由于實(shí)際場(chǎng)景中存在各種干擾因素，如光照條件和遮擋，未來研究也需要在這些情況下進(jìn)行更加全面和深入的分析另外，本文中未考慮行人檢測(cè)與跟蹤的結(jié)合應(yīng)用，這在實(shí)際應(yīng)用中是非常重要的。未來的工作可以探索將本文的行人檢測(cè)方法與跟蹤方法相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確和魯棒的行人跟蹤。同時(shí)，行人檢測(cè)在智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、智能安防等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。未來的工作可以進(jìn)一步探索行人檢測(cè)在這些領(lǐng)域的應(yīng)用，提高其實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值。

此外，本文中使用的數(shù)據(jù)集是靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)，未來的工作也可以考慮使用視頻數(shù)據(jù)集。由于視頻數(shù)據(jù)包含更多的時(shí)序信息，因此基于視頻數(shù)據(jù)的行人檢測(cè)方法可以更好地處理動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的行人檢測(cè)問題。

最后，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，檢測(cè)性能已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，未來的工作可以嘗試探索更加復(fù)雜和高效的深度學(xué)習(xí)模型和算法，以進(jìn)一步提高行人檢測(cè)的性能和應(yīng)用價(jià)值在行人檢測(cè)領(lǐng)域，除了以上提到的方向外，還存在一些值得探索的問題。

首先，目前大部分的行人檢測(cè)方法都是基于2D圖像的，而行人通常是3D的，因此如何在3D視角中進(jìn)行準(zhǔn)確的行人檢測(cè)也是一個(gè)值得研究的問題。近年來，隨著3D掃描技術(shù)的發(fā)展，獲取3D數(shù)據(jù)變得越來越容易，因此基于3D數(shù)據(jù)進(jìn)行行人檢測(cè)也是一個(gè)具有潛力的方向。

其次，人的姿態(tài)和動(dòng)作對(duì)行人檢測(cè)的準(zhǔn)確性也有很大的影響。傳統(tǒng)的行人檢測(cè)往往只考慮行人的靜態(tài)姿態(tài)，而忽略了行人的動(dòng)態(tài)變化。因此，如何在行人檢測(cè)中更好地考慮行人的動(dòng)態(tài)姿態(tài)和動(dòng)作變化也是一個(gè)值得研究的方向。

最后，行人檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，但不同的場(chǎng)景下行人檢測(cè)面臨的挑戰(zhàn)也有所不同。例如，在復(fù)雜背景下的行人檢測(cè)需要更強(qiáng)的魯棒性和鑒別性能；在智能安防應(yīng)用中，要求行人檢測(cè)具有實(shí)時(shí)性和高可靠性。因此，如何針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)相應(yīng)的行人檢測(cè)算法也是未來的一個(gè)研究方向。

綜上所述，行人檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要問題，在未來仍有許多問題值得研究。通過不斷探索創(chuàng)新，相信行人檢測(cè)的性能和應(yīng)用價(jià)值還將不斷提高綜上所述，行人檢測(cè)是一個(gè)重要的計(jì)算機(jī)視覺問題，其涉及的領(lǐng)域廣泛，包括傳統(tǒng)的2D圖像行人檢測(cè)和越來越受關(guān)注