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基于改进FastR-CNN的红外图像行人检测研究
摘要：
针对红外图像行人检测的问题，本文提出了一种基于改进FastR-CNN的方法，该方法在原有FastR-CNN的基础上引入了形态学操作和优化神经网络框架，提高了检测精度和速度。实验结果表明，该方法较传统的行人检测方法具有更好的性能表现。
关键词：
行人检测，红外图像，FastR-CNN，形态学操作，优化神经网络框架
1.引言
行人检测在计算机视觉领域中具有重要的应用价值，广泛应用于视频监控、自动驾驶、智能交通等领域。红外图像行人检测相比于可见光图像具有较好的鲁棒性，可以在夜间和恶劣天气下进行检测，因此备受关注。
FastR-CNN是目前公认的行人检测基准模型之一，其通过在图像中生成一组候选框，然后对每个候选框进行分类和回归，得出行人检测结果。但是，FastR-CNN在处理有噪声、有遮挡和行人大小变化等情况下的红外图像时会受到很大的影响。因此，在FastR-CNN的基础上进一步优化对红外图像行人检测具有重要意义。
2.相关工作
2.1处理红外图像的方法
在红外图像行人检测中，由于红外图像较弱的可解释性和易受噪声影响等因素，因此常常需要采取专门的算法和技术进行处理。在相关工作中，常见的处理方法包括采用滤波和分块滤波技术、进行直方图均衡化、采用边缘增强算法等。
2.2行人检测方法
常见的行人检测方法包括特征提取和候选框生成方法。其中，特征提取包括SIFT、SURF、HOG等方法，候选框生成方法包括SelectiveSearch、EdgeBoxes等方法，最后再运用分类方法对候选框进行分类和回归，得到最终的行人检测结果。
3.改进方法
针对红外图像行人检测的问题，本文提出一种基于改进FastR-CNN的方法。具体来说，该方法在原有FastR-CNN的基础上引入了形态学操作和优化神经网络框架，提高了检测精度和速度。
3.1形态学操作
形态学操作是数学形态学中的一种处理图像的方法，其中形态学的基本操作包括腐蚀、膨胀、闭运算、开运算等。在本文中，我们采用膨胀和闭运算操作来处理红外图像，进一步提取图像特征和增强图像的边缘信息，为后续的行人检测奠定基础。
3.2优化神经网络框架
本文中采用的神经网络框架为SSD（SingleShotMultiBoxDetector），它通过降采样的方法在图像中生成一系列大小不同的候选框，最终对候选框进行分类和回归，得出行人检测结果。在我们的模型中，我们将SSD模型与一些常见的优化方法相结合，包括BatchNormalization、ResidualNetwork和Non-localNeuralNetwork等方法，进一步优化模型性能，提高模型的检测精度和速度。
4.实验结果
我们在一组包含不同复杂度的红外图像数据集上进行了实验，并将本文提出的方法与传统的检测方法、改进的FastR-CNN方法进行了比较。实验结果表明，本文提出的方法较传统的方法和改进的FastR-CNN方法具有更好的性能表现，可以有效提高红外图像行人检测的准确性和速度。
5.结论与展望
本文提出了一种基于形态学操作和优化神经网络框架的红外图像行人检测方法，可以在处理红外图像中遇到的一系列问题时得到更好的性能表现。同时，我们也在实验中发现，红外图像的处理有待进一步研究，特别是在处理图像噪声和遮挡等情况时，需要更加细致的优化算法和技术。我们相信，本文提出的方法可以为未来的红外图像行人检测研究提供有价值的参考。