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基于卷积特征及其多尺度融合的行人检测技术研究
基于卷积特征及其多尺度融合的行人检测技术研究
摘要：
近年来，行人检测技术在计算机视觉领域中得到了广泛的关注和研究。以深度学习为代表的卷积神经网络在行人检测任务中取得了显著的成果。本文针对行人检测任务，提出了一种基于卷积特征及其多尺度融合的行人检测技术。首先，通过使用卷积神经网络提取图像特征，并结合预训练模型进行特征的迁移学习。然后，利用多尺度相关特征对图像进行多尺度检测，以提高行人检测的性能。实验证明，该方法在行人检测任务中相较于传统方法具有更高的准确率和检测速度。
关键词：卷积特征、多尺度融合、行人检测、深度学习、卷积神经网络
1.引言
行人检测技术在计算机视觉领域中具有重要的应用价值，如视频监控、交通管理等。然而，由于行人在姿态、尺度、光照等方面的变化较大，行人检测任务具有一定的挑战。近年来，以深度学习为代表的卷积神经网络在行人检测任务中取得了显著的成果。然而，单一的卷积特征不能完全捕捉到行人的细节信息，而且对于不同尺度的行人也存在一定的局限。因此，本文提出了一种基于卷积特征及其多尺度融合的行人检测技术。
2.相关工作
在行人检测任务中，传统的方法主要包括基于HOG特征和基于机器学习的方法。然而，这些方法在处理行人姿态变化和背景干扰等方面存在较大的局限性。随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的行人检测方法逐渐成为主流。例如，R-CNN和其变体方法通过区域提议和特征提取的方法来进行行人检测，取得了不错的结果。然而，这些方法在检测速度上存在一定的瓶颈。因此，本文提出了一种基于卷积特征及其多尺度融合的行人检测技术，以提高检测速度和准确率。
3.方法
本文提出的行人检测技术主要包括特征提取和多尺度融合两个步骤。
3.1特征提取
首先，利用卷积神经网络提取图像特征。卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取局部特征，而池化层则用于降低数据维度。通过特征迁移学习和预训练模型，可以充分利用卷积神经网络在大规模数据集上训练得到的特征。在本文中，我们使用的是经典的VGG模型。
3.2多尺度融合
在传统的行人检测方法中，通常使用固定尺度的滑动窗口方法来进行检测，容易导致漏检和误检。为了解决这个问题，本文提出了一种多尺度融合的方法。具体细节如下：
（1）对输入图像进行多尺度变换，得到不同尺度的图像金字塔；
（2）对每个尺度的图像金字塔进行行人检测，得到行人的候选框；
（3）利用非极大值抑制方法对候选框进行筛选，去除重复的框；
（4）利用候选框的位置信息和卷积特征进行行人检测结果的融合。
4.实验结果
本文使用了常见的行人检测数据集进行实验验证。实验结果表明，提出的方法在行人检测的准确率和检测速度上相较于传统方法具有明显的优势。与此同时，该方法对于不同尺度的行人也具有较好的适应性。
5.结论
本文针对行人检测任务，提出了一种基于卷积特征及其多尺度融合的行人检测技术。通过卷积神经网络提取图像特征，并结合预训练模型进行特征的迁移学习，以提高行人检测的准确率。同时，通过多尺度融合方法，可以有效解决行人检测中的尺度变化问题。实验证明，该方法在行人检测任务中相较于传统方法具有更高的准确率和检测速度。