基于改进YOLOv3算法的行人目标检测方法研究.docx

摘要行人检测在计算机视觉领域具有广泛的应用，包括智能监控、自动驾驶、智能交通等。通过实现行人检测，可以有效地提高交通安全、预防犯罪、保障公共安全等方面的工作。同时，在自动驾驶领域，行人检测也是非常必要的一项技术，它可以帮助车辆在复杂道路条件下更加准确地判断行人的位置和行动意图，从而保证行人和车辆的安全。综上所述，行人目标检测是计算机视觉领域的重要问题，本文基于改进的Y0L0v3算法，并在一些行人检测问题上取得了较好的效果。本文首先介绍了传统目标检测方法的局限性，并概述了YOLOv3的优点。相比于其他算法，YOLOv3算法利用卷积神经网络对图像进行全局感受野的处理，从而获得更高的检测精度和较快的处理速度。其次，本文详细地介绍了YOLOv3的架构和工作流程。Ye)LOV3使用了Darknet-53作为其主干网络，与之前的版本相比，Y0L0v3增加了更多的卷积层和残差连接，使其可以更好地捕获图像特征。本文引用了一种基于改进Y0L0v3的行人目标检测方法。该方法主要改进了YoLoV3在行人检测方面的不足之处，并提出了一些新的思路和方法。首先，我们改进了Y0L0v3的骨干网络部分，并增加了一些额外的数据增强方法；其次，该算法具有有效的特征融合方法，可以在保持较高召回率的同时提高准确率；最后，我们以多组场景为例，对该方法进行了实验评测，结果表明相较于原始的YOLoV3,我们的方法在行人目标检测方面取得了更好的性能，同时对于不同场景的适应能力也有所提升。最后，本文还展示了YoLoV3与其他目标检测算法进行了比较。研究结果表明，Y0L0v3在检测准确率和精度方面均表现出卓越的优势，使其成为当前最先进的目标检测算法之一。关键词：行人目标检测，YOLOv3,卷积神经网络，深度学习，特征融合AbstractPedestriandetectionhasawiderangeofapplicationsinthefieldofcomputervision,includingintelligentmonitoring,autonomousdriving,intelligenttransportation,etc.Byimplementingpedestriandetection,itcaneffectivelyimprovetrafficsafety,preventcrime,andensurepublicsafety.Meanwhile,inthefieldofautonomousdriving,pedestriandetectionisalsoaverynecessarytechnology,whichcanhelpvehiclesmoreaccuratelydeterminethepositionandintentionofpedestriansundercomplexroadconditions,therebyensuringthesafetyofpedestriansandvehicles.Insummary,pedestriantargetdetectionisanimportantissueinthefieldofcomputervision.ThisarticleisbasedontheimprovedYOLOv3algorithmandhasachievedgoodresultsinsomepedestriandetectionproblems.ThisarticlefirstintroducesthelimitationsoftraditionalobjectdetectionmethodsandoutlinestheadvantagesofYOLOv3.Comparedwithotheralgorithms,YOLOv3algorithmusesconvolutionalneuralnetworktoprocesstheglobalReceptivefieldoftheimage,thusobtaininghigherdetectionaccuracyandfasterprocessingspeed.Secondly,thisarticleprovidesadetailedintroductiontothearchitectureandworkflowofY0L0v3.YOLOv3usesDarknet-53asitsbackbonenetwork,andcomparedtopreviousversions,YOLOv3addsmoreconvolutionallayersandresidualconnections,enablingittobettercaptureimagefeatures.ThisarticlecitesapedestriantargetdetectionmethodbasedonimprovedYOLOv3.ThismethodmainlyimprovestheshortcomingsofY0L0v3inpedestriandetectionandproposessomenewideasandmethods.First,weimprovedthebackbonenetworkofYOLOv3,andaddedsomeadditionaldataenhancementmethods;Secondly,thisalgorithmhasaneffectivefeaturefusionmethodthatcanimproveaccuracywhilemaintainingahighrecallrate;Finally,weconductedexperimentalevaluationsonthismethodusingmultiplesetsofscenariosasexamples,andtheresultsshowedthatcomparedtotheoriginalYOLOv3,ourmethodachievedbetterperformanceinpedestriantargetdetectionandalsoimproveditsadaptabilitytodifferentscenarios.Finally,thisarticlealsopresentsacomparisonbetweenYOLOv3andotherobjectdetectionalgorithms.TheexperimentalresultsshowthatYOLOv3hassignificantadvantagesinaccuracyandprecision,makingitoneofthemostadvancedobjectdetectionalgorithmscurrentlyavailable.Keywords:Pedestriantargetdetection,YOLOv3,convolutionalneuralnetwork,deeplearning,featurefusion目录第1章绪论11.2 国内外研究现状31.3 本文的主要内容及其结构安排52,1.Y0I03三»62.1 YOLOV3发展历程62.2 YOLOv3算法流程112.2.1 卷积操作112.2.2 特征层142.2.3 IOU介绍与K-Means均值聚类1633H刃«*182.4本章小结24第3章基于Y0L0v3行人检测方法253.1 OPenCV简介253.2 行人检测流程与难点253.2.1 行人检测流程简述263.2.2 评价指标263.2.3 行人检测难点273.3 行人检测实验与结果303.3.1 行人检测环境配置313.3.2 行人检测实验结果31第4章结论42谢辞44参考文献45附录49第1章绪论1.1 研究背景及意义自中国共产党第二十次全国代表大会以来，中国经济发展已经进入推进高质量发展的关键期，人们出行方面的需求更加多样化。在如今所处的物联网时代中，智能交通系统(IntelligentTranSPortatiOnSyStem,ITS)也成为构建交通强国的重要组成部分。在党中央发布的“十四五”规划之中，就明确了以智能交通为首要发展的数字化应用场景，在智慧交通方面发挥着至关重要的作用，也是目前交通行业中最热门的研究方向。在国家“十三五”现代综合交通运输体系发展规划中，将智能交通技术应用到智能交通领域，以智能化手段解决城市交通拥堵、事故多发、出行环境恶劣等问题，这已经成为了国际上的热门研究课题。中国也将智能交通作为引领未来科技发展的重要方向，同时国家发改委和中国科学技术协会也相继发布加快构建全国一体化大数据中心体系、“十四五”数字经济发展规划等文件，再加上近些年来各大互联网公司和相关科技企业在人工智能以及云计算等方面的投入和实践,智能交通技术得到了空前的发展。在此时代背景之下，再加上国内外各大知名厂商接踵而至加入这场空前盛宴，也促进了无人驾驶技术得到了空前的发展，使得无人驾驶技术更加炙手可热，因此行人检测技术也伴随着自动驾驶、视频监控以及机器人视觉等领域研究的发展，成为推动国内国际双循环的有力支持，而在无人驾驶技术之中，行人检测作为其中的最重要的组成部分，具有极大的应用前景。无人驾驶技术受到了国家的高度重视，我国也将智能交通技术列为未来科技发展的主要方向，此项技术不仅可以解决城市交通拥堵、事故多发等问题，还能够对车辆进行智能化控制，从而提高车辆行驶安全性。无人驾驶技术中，行人检测是不可或缺的重要组成部分。当前国内已经涌现了大量相关研究。此项技术应用于汽车交通系统之中是实现自动驾驶的前提和基础，通过行人检测技术能够发现机动车是否存在盲区或者其他的安全隐患，可以让驾驶员在机动车在行驶时更加安全可靠。在众多的行人检测技术之中，基于深度学习算法的行人检测是其最有代表性的一种。目前基于深度学习算法的行人检测技术在诸多领域都得到了广泛的应用和发展H3,其中在无人驾驶领域更是占据了重要的地位。此项技术通过提取行人图像中的特征点来完成对行人所在位置、运动状态等信息进行判定和处理UL行人检测技术在最近几年发展迅速，己广泛应用于人们生活中各个领域，其作用也越来越大。但是，由于此项技术的应用范围十分广泛，尽管人工智能已经取得了很大的发展,但是目前对人工智能领域的研究还只是冰山一角，未来前景仍值得期待。目前，行人检测已经应用于军事、交通、医疗、旅游等各个领域。如：在军事中可应用于无人机对目标进行侦察和跟踪I；在交通中可应用于智能车辆监控系统、车辆违章监控系统、驾驶员行为分析与控制“也在医疗领域中可应用于远程医学诊断系统。行人检测技术不仅仅可以对人进行检测和跟踪，还可以对其他物体进行检测和跟踪；行人检测技术在实际生活中所发挥的作用越来越大，在我们的日常生活中也起着举足轻重的重要作用。着眼近几年，行人检测技术得到快速发展并取得了一定成果，辅助驾驶系统也在各大公司实验中取得了长足的进步，以及智能网联等诸多领域占据了十分重要的地位“4】。智能视频监控技术让计算机代替人工，由计算机分析视频监控中的内容，其中行人检测、行人追踪、行人行为分析、复杂环境下行人的识别与监控对视频监控有重要的意义。从已有图像或者视频中提取出所需要的信息，所提取的目标信息不仅可以应用于商业信息的挖掘和分析判断I,行人检测作为人工智