一种基于卷积神经网络的未礼让行人检测方法

作者：王强

来源：信息技术, 2021, (10): 144-155.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2021.10.025

• 卷积神经网络
• 单次多框检测器
• 未礼让行人检测
• 目标跟踪

未礼让行人行为检测方法需具备较高的准确性和实时性,为此提出一种基于卷积神经网络的检测方法。首先利用交通元素数据集BDD100K对单次多框检测器(SSD)训练,实现对行人、车辆和交通标志等元素的目标识别;在此基础上设计"检测框邻位估计算法"捕捉目标连续帧内检测框中心实现目标跟踪;最后构建行人身前"警示点",依据警示点与车辆检测框的位置关系判断有无违章行为。实验结果表明,该方法在现有的视频监控系统下对车辆未礼让行人行为判定的准确率达到92.12%,且每秒可完成大于45帧图像的检测,具备良好的实时性。

• 单位
  中国煤炭科工集团太原研究院