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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于改进FCOS算法的实时行人检测方法，属于图像处理和机动车道路安全行驶技术领域。解决了复杂场景下遮挡行人、小目标行人检测精度和实时性不高的技术问题。其技术方案为：首先对FCOS算法进行改进，对于数据集使用数据增强模拟行人身体被遮挡场景并间接添加小行人目标丰富数据集；其次，引入轻量级主干网络替换原特征提取网络轻量化网络模型，减少网络参数，调整特征金字塔和头部网络；最后，使用轻量级注意力网络并对主干网络特征融合进行调整。本发明的有益效果为：有效实现遮挡和小目标较多的实时行人检测。
主权项：1.一种基于改进FCOS算法的实时行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取行人检测视频，抽取固定帧进行预处理转换成图像；S2：对预处理的图像进行数据增强，模拟遮挡和增加小目标场景图像用于扩充数据集；S3：将扩充的数据集分为训练集、验证集和测试集；S4：构建FCOS网络模型；S5：将FCOS网络模型的主干特征提取网络Resnet50使用轻量级骨干网络Mobilenetv3进行替换，轻量化模型结构；S6：根据Movilenetv3中的结构，在特征金字塔FPN和Head部利用深度可分离卷积替换3x3普通卷积，进一步压缩模型参数；S7：行人属于中小目标，细节保留在低层特征层，在主干特征提取网络中，在C3基础下额外增加一个C2作为有效特征层，经过卷积形成P2层在FPN结构进行多尺度特征融合；S8：基于注意力机制的思想，在改进的FCOS网络中加入轻量级ECA注意力机制，得到融合后的FCOS模型，将训练集输入改进的模型中进行训练；S9：将验证集输入到改进后的FCOS网络模型中进行验证，通过验证集得到模型训练的最优权重，对测试集进行测试，获取模型的预测结果，最终得到对行人的有效和实时检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于改进FCOS算法的实时行人检测方法
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