基于改进Faster-RCNN算法的行人检测

作者：贺艺斌; 田圣哲; 兰贵龙

来源：汽车实用技术, 2022, 47(05): 34-37.

DOI：10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.005.008

• 深度学习
• Faster-RCNN
• 行人检测

行人检测是汽车智能化进程中十分重要的任务，而深度学习的蓬勃发展为其指明了新的方向。文章通过对Faster-RCNN算法进行改进，将其应用于车载摄像头下的行人检测。将特征提取网络由原来的Vgg16网络改为ResNet50网络，并增加了锚点个数，提高了算法对小目标行人的检测效果。文章还引入了FPN金字塔结构，其更适用于多尺度的行人检测。最后将改进后的算法在Caltech行人数据集上进行了试验，取得了较好的检测效果，mAP达到了95%。

• 单位
  长安大学