车辆辅助驾驶中基于FCOS算法的行人检测方法

作者：范斌

来源：电子测试, 2021, (23): 49-51.

DOI：10.16520/j.cnki.1000-8519.2021.23.015

• 行人检测
• 单阶段全卷积目标检测
• FCOS算法

随着计算机视觉技术的发展,利用图像识别技术进行行人检测并给出人与车间距的预警是车辆辅助驾驶的一个研究方向。针对行人检测中,大范围拥挤场景中行人交叠、人物行为复杂和目标密集且小而导致检测困难的问题,本文将基于FCN的逐像素目标检测算法框架——单阶段全卷积目标检测FCOS应用于行人检测。相比于SSD,RetinaNet,Faster R-CNN,FCOS是没有锚框的,这大大降低了模型训练过程中的复杂计算。我们在Pascal VOC2012数据集上的一系列可靠具有重复性的良好实验结果均证明,将FCOS算法应用到行人检测是可行的,实际应用到车辆辅助驾驶同样可行,是一个简单而强大的方案。

• 单位
  四川大学锦城学院