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题名基于改进SSD算法的地铁场景小行人目标检测
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作者
张秀再
邱野
沈涛
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机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心(南京信息工程大学)
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出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第2期397-407,共11页
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基金
江苏省高校自然科学研究项目(13KJA510001)
江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20141004)
国家自然科学基金青年科学基金项目(11504176,61601230)。
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文摘
在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题,提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集,标注相应标签,同时进行数据预处理操作;在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块,将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征;利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合,生成扩展特征层用于检测小行人目标;设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略,为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明:提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能,对遮挡严重的小行人目标检测,效果提升更为明显.
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关键词
小行人目标检测
SSD算法
注意力机制
亚像素卷积
多尺度特征融合
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Keywords
small pedestrian object detection
SSD algorithm
attention mechanism
subpixel convolution
multiscale feature fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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