交通场景中改进SSD算法的小尺度行人检测研究

摘要：

由于交通场景中的行人目标所处的背景环境复杂、目标较小等因素,使得目前的行人检测算法在实际应用中存在检测精度不高、检测速度较慢的问题.因此行人检测模块作为高级辅助驾驶系统的核心模块,一直以来都是目标检测的研究热点之一.针对交通场景中小尺度行人目标,将传统的SSD网络结构中的主干网络卷积层结合Inception模块中的稀疏连接来优化卷积结构,从而增强网络的特征提取能力.同时利用残差结构组成的预测模块代替传统的两个3×3大小的卷积核来进一步提取特征图的深层特征,提高对小尺度行人目标的检测精度.引入Focal Loss函数作为网络的分类损失函数,使得损失函数更加关注于包含更多有用信息的困难负样本,解决训练过程中正负样本不平衡的问题,加快网络的收敛和稳定.实验结果表明,对于交通场景中小尺度的行人目标改进的SSD算法在检测精度和速度上都有所提高.

关键词：行人检测;SSD算法;残差块;Focal Loss函数

所属期刊栏目：58

分类号：TP391.41;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高等学校省级质量工程项目;安徽省高等学校省级质量工程项目;安徽省智能机器人信息融合与控制工程实验室项目;安徽师范大学创新基金

在线出版日期：2022-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：201-207