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面向鐵路行車安全的高精度行人檢測算法研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2020-04-16 12:42
【摘要】:鐵路運(yùn)輸是我國國民經(jīng)濟(jì)的大動(dòng)脈,行車安全是鐵路運(yùn)輸?shù)纳,不僅影響著企業(yè)本身的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益,也對社會(huì)和經(jīng)濟(jì)造成重大影響。鐵路關(guān)鍵區(qū)域人員入侵是影響行車安全的重要因素。目前鐵路站臺(tái)及沿線依然廣泛采用人工巡視或簡單報(bào)警裝置實(shí)現(xiàn)入侵檢測,但是這些措施存在成本和時(shí)間局限。所以鐵路系統(tǒng)需要具備智能化的設(shè)備實(shí)現(xiàn)行人的檢測和識別,其中行人檢測是基礎(chǔ)和重要的環(huán)節(jié)。本文在分析鐵路場景應(yīng)用的基礎(chǔ)上,提出了基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測算法,論文完成的主要工作如下:(1)針對鐵路場景中的小尺度行人檢測問題,提出了一種基于Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)的小尺度行人檢測算法。分別從弱語義分割損失函數(shù)、通道仿射變換和特征融合三個(gè)方面對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。經(jīng)公開數(shù)據(jù)集及鐵路實(shí)際應(yīng)用場景私有數(shù)據(jù)集上的算法檢測精度測試,結(jié)果表明該算法能夠顯著降低小尺度行人檢測的漏檢率。(2)為進(jìn)一步降低小尺度行人檢測的誤檢率,提出了一種利用運(yùn)動(dòng)信息輔助邊框篩選的檢測框架。采用結(jié)構(gòu)相似度來近似估計(jì)行人在視頻幀間的運(yùn)動(dòng)信息,并將運(yùn)動(dòng)信息與網(wǎng)絡(luò)檢測結(jié)果的置信度得分結(jié)合對邊框進(jìn)行二次評估,在保留小尺度行人檢測結(jié)果的同時(shí)實(shí)現(xiàn)邊框的幀間傳播和抑制。測試結(jié)果表明該檢測框架能夠顯著降低誤檢率并提升整體運(yùn)行效率。在搭建完成的可變焦視頻采集與處理硬件平臺(tái)上,利用PyQt5設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了適用于鐵路場景的行人檢測系統(tǒng)。經(jīng)NVIDIA Jetson TX2上的視頻采集與處理測試,驗(yàn)證了該系統(tǒng)能夠較好地實(shí)現(xiàn)檢測與跟蹤功能,可用于鐵路場景下的行人入侵檢測。
【圖文】:

私有數(shù)據(jù),圖片,示例


像均由拍攝的監(jiān)控視頻隨機(jī)抽取。視頻的采集區(qū)域包含了校園區(qū)域、住宅區(qū)、鐵逡逑路道口和鐵路沿線。拍攝時(shí)間點(diǎn)分布于凌晨、正午、黃昏和夜間。拍攝環(huán)境包含逡逑晴天、霧天、雨天和雪天等多種氣候條件。該數(shù)據(jù)集中部分訓(xùn)練圖像如圖2-2所示。逡逑圖2-2邋Bmj私有數(shù)據(jù)集圖片示例逡逑Figure邋2-2邋Image邋samples邋in邋BJTU邋private邋dataset逡逑在后續(xù)的研究中,MS邋COCO與BJTU的聯(lián)合訓(xùn)練集將用于實(shí)際應(yīng)用場景網(wǎng)絡(luò)逡逑模型的訓(xùn)練,BJTU測試集將用于對模型的性能進(jìn)行驗(yàn)證。逡逑10逡逑

特征圖,金字塔結(jié)構(gòu)


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本文編號:2629745

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