行人檢測(cè)（Pedestrian Detection）是目標(biāo)檢測(cè)（Object Detection）中針對(duì)行人目標(biāo)進(jìn)行定位和識(shí)別的子問(wèn)題,一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。同時(shí)具有極高的應(yīng)用和研究?jī)r(jià)值,行人檢測(cè)能夠與行人重識(shí)別、行人跟蹤等任務(wù)進(jìn)行有效的結(jié)合,應(yīng)用到智能輔助駕駛系統(tǒng)、智能交通監(jiān)控系統(tǒng)、客流量統(tǒng)計(jì)和人體行為分析等真實(shí)場(chǎng)景中。人體的姿勢(shì)形態(tài)變化多樣、成像方式不一致、穿著偏好不同、場(chǎng)景圖像背景復(fù)雜、行人與其他物體以及人體之間的相互遮擋,這就對(duì)行人檢測(cè)模型的效率和精度提出了極大的挑戰(zhàn)。其中,遮擋問(wèn)題最為影響行人檢測(cè)模型的檢測(cè)性能,現(xiàn)有的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)模型大多是在通用目標(biāo)檢測(cè)模型的基礎(chǔ)上作出針對(duì)性解決方案,鮮有對(duì)遮擋問(wèn)題進(jìn)行深入探索和有效處理;行人檢測(cè)模型復(fù)雜度過(guò)高,仍不滿(mǎn)足實(shí)時(shí)的要求,大量超參的設(shè)置嚴(yán)重影響模型的檢測(cè)性能,使得模型的訓(xùn)練和推理極度困難。本文主要針對(duì)車(chē)載場(chǎng)景中的遮擋問(wèn)題,從類(lèi)間遮擋和類(lèi)內(nèi)遮擋兩個(gè)方面入手,借鑒了已有的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)思想進(jìn)行了若干改進(jìn),使其具有更優(yōu)越的行人檢測(cè)性能。以下幾個(gè)方面是本文的主要工作:（1）借鑒了人體分割分別預(yù)測(cè)組件的思路,... 

【文章來(lái)源】：南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀及問(wèn)題
    1.3 本文的研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)工作
    2.1 引言
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
    2.3 基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)算法介紹
    2.4 行人檢測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 遮擋感知的人體分割級(jí)聯(lián)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
    3.1 引言
    3.2 引入人體分割解決思路
    3.3 遮擋感知的人體分割級(jí)聯(lián)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.4 實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 遮擋感知作用力損失檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
    4.1 引言
    4.2 引入遮擋感知作用力損失函數(shù)
    4.3 遮擋感知作用力損失檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.4 實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于點(diǎn)建模的遮擋感知檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
    5.1 引言
    5.2 基于點(diǎn)建模的遮擋感知檢測(cè)解決思路
    5.3 基于點(diǎn)建模的遮擋感知檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    5.4 實(shí)驗(yàn)
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 不足與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號(hào)：3116636