针对现有的行人检测算法存在的定位精度低、实时性差的问题,借鉴目标检测的研究成果You Only Look Once(YOLO)算法,提出一种实时的行人检测方法。以Tiny-YOLO为基础,改变网络模型的输入尺寸,获得更好的行人特征表达;结合图像中行人尺寸...针对现有的行人检测算法存在的定位精度低、实时性差的问题,借鉴目标检测的研究成果You Only Look Once(YOLO)算法,提出一种实时的行人检测方法。以Tiny-YOLO为基础,改变网络模型的输入尺寸,获得更好的行人特征表达;结合图像中行人尺寸特点,使用聚类分析方法,对数据集进行目标框聚类,选取适合行人检测的候选框尺寸与数量;通过增加一定数量卷积层的方法重新设计特征提取和目标检测网络;在混合数据集上训练,增强模型泛化性。实验结果表明,在应对不同尺寸行人和部分遮挡情况时,文中方法具有更低的漏检率、更好的定位精度与检测效果,且检测速度可以满足实时性要求。展开更多
The development of autonomous driving has brought with it requirements for intelligence,safety,and stability.One example of this is the need to construct effective forms of interactive cognition between pedestrians an...The development of autonomous driving has brought with it requirements for intelligence,safety,and stability.One example of this is the need to construct effective forms of interactive cognition between pedestrians and vehicles in dynamic,complex,and uncertain environments.Pedestrian action detection is a form of interactive cognition that is fundamental to the success of autonomous driving technologies.Specifically,vehicles need to detect pedestrians,recognize their limb movements,and understand the meaning of their actions before making appropriate decisions in response.In this survey,we present a detailed description of the architecture for pedestrian action recognition in autonomous driving,and compare the existing mainstream pedestrian action recognition techniques.We also introduce several commonly used datasets used in pedestrian motion recognition.Finally,we present several suggestions for future research directions.展开更多
目的行人重识别旨在解决多个非重叠摄像头下行人的查询和识别问题。在很多实际的应用场景中,监控摄像头获取的是低分辨率行人图像,而现有的许多行人重识别方法很少关注真实场景中低分辨率行人相互匹配的问题。为研究该问题,本文收集并...目的行人重识别旨在解决多个非重叠摄像头下行人的查询和识别问题。在很多实际的应用场景中,监控摄像头获取的是低分辨率行人图像,而现有的许多行人重识别方法很少关注真实场景中低分辨率行人相互匹配的问题。为研究该问题,本文收集并标注了一个新的基于枪球摄像头的行人重识别数据集,并基于此设计了一种低分辨率行人重识别模型来提升低分辨率行人匹配性能。方法该数据集由部署在3个不同位置的枪机摄像头和球机摄像头收集裁剪得到,最终形成包含200个有身份标签的行人和320个无身份标签的行人重识别数据集。与同类其他数据集不同,该数据集为每个行人同时提供高分辨率和低分辨率图像。针对低分辨率下的行人匹配难题,本文提出的基准模型考虑了图像超分、行人特征学习以及判别3个方面因素,并设计了相应的超分模块、特征学习模块和特征判别器模块,分别完成低分辨率图像超分、行人特征学习以及行人特征判断。结果提出的基准模型在枪球行人重识别数据集上的实验表明,对比于经典的行人重识别模型,新基准模型在平均精度均值(mean average precision,mAP)和Rank-1指标上分别提高了3.1%和6.1%。结论本文构建了典型的低分辨率行人重识别数据集,为研究低分辨率行人重识别问题提供了重要的数据来源,并基于该数据集研究了低分辨率下行人重识别基础方法。研究表明,提出的基准方法能够有效地解决低分辨行人匹配问题。展开更多
文摘针对现有的行人检测算法存在的定位精度低、实时性差的问题,借鉴目标检测的研究成果You Only Look Once(YOLO)算法,提出一种实时的行人检测方法。以Tiny-YOLO为基础,改变网络模型的输入尺寸,获得更好的行人特征表达;结合图像中行人尺寸特点,使用聚类分析方法,对数据集进行目标框聚类,选取适合行人检测的候选框尺寸与数量;通过增加一定数量卷积层的方法重新设计特征提取和目标检测网络;在混合数据集上训练,增强模型泛化性。实验结果表明,在应对不同尺寸行人和部分遮挡情况时,文中方法具有更低的漏检率、更好的定位精度与检测效果,且检测速度可以满足实时性要求。
基金partially funded by the National Natural Science Foundation of China(Nos.61871038,61803034,and 61672178)Beijing Natural Science Foundation(No.4182022)Beijing Union University Graduate Funding Project.
文摘The development of autonomous driving has brought with it requirements for intelligence,safety,and stability.One example of this is the need to construct effective forms of interactive cognition between pedestrians and vehicles in dynamic,complex,and uncertain environments.Pedestrian action detection is a form of interactive cognition that is fundamental to the success of autonomous driving technologies.Specifically,vehicles need to detect pedestrians,recognize their limb movements,and understand the meaning of their actions before making appropriate decisions in response.In this survey,we present a detailed description of the architecture for pedestrian action recognition in autonomous driving,and compare the existing mainstream pedestrian action recognition techniques.We also introduce several commonly used datasets used in pedestrian motion recognition.Finally,we present several suggestions for future research directions.
文摘目的行人重识别旨在解决多个非重叠摄像头下行人的查询和识别问题。在很多实际的应用场景中,监控摄像头获取的是低分辨率行人图像,而现有的许多行人重识别方法很少关注真实场景中低分辨率行人相互匹配的问题。为研究该问题,本文收集并标注了一个新的基于枪球摄像头的行人重识别数据集,并基于此设计了一种低分辨率行人重识别模型来提升低分辨率行人匹配性能。方法该数据集由部署在3个不同位置的枪机摄像头和球机摄像头收集裁剪得到,最终形成包含200个有身份标签的行人和320个无身份标签的行人重识别数据集。与同类其他数据集不同,该数据集为每个行人同时提供高分辨率和低分辨率图像。针对低分辨率下的行人匹配难题,本文提出的基准模型考虑了图像超分、行人特征学习以及判别3个方面因素,并设计了相应的超分模块、特征学习模块和特征判别器模块,分别完成低分辨率图像超分、行人特征学习以及行人特征判断。结果提出的基准模型在枪球行人重识别数据集上的实验表明,对比于经典的行人重识别模型,新基准模型在平均精度均值(mean average precision,mAP)和Rank-1指标上分别提高了3.1%和6.1%。结论本文构建了典型的低分辨率行人重识别数据集,为研究低分辨率行人重识别问题提供了重要的数据来源,并基于该数据集研究了低分辨率下行人重识别基础方法。研究表明,提出的基准方法能够有效地解决低分辨行人匹配问题。
