一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法及装置
技术特征：
1.一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法，其特征在于，将所述faster rcnn网络模型的骨干网络融合改进后的特征提取网络，并将待检测图像输入至所述faster rcnn网络模型进行特征提取，得到提取特征图，包括：
3.如权利要求2所述的抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法，其特征在于，将所述改进后的特征提取网络与faster rcnn网络模型进行融合，包括：
4.如权利要求3所述的抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法，其特征在于，将所述骨干网络resnet50获取的特征信息进行特征融合，包括：
5.如权利要求1或2所述的抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法，其特征在于，构建特征重构模块，所述特征重构模块包括特征尺度缩放模块和特征变换模块，包括：
6.如权利要求2所述的抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法，其特征在于，所述构建混合注意力增强模块，通过在通道和空间两个维度上侧重关注小尺度行人目标特征，增加所述小尺度行人目标特征在训练过程中所占的权重，同时抑制背景特征，包括：
7.如权利要求6所述的抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法，其特征在于，对于得到的所述初步目标检测结果中头部检测框和行人整体检测框进行初步后处理得到初步后处理检测结果，筛除冗余检测结果，包括：
8.如权利要求7所述的抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法，其特征在于，所述构建行人头身匹配模块，并将所述初步后处理检测结果输入行人头身匹配模块，对头部检测框和整体检测框进行匹配绑定，包括：
9.如权利要求8所述的抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法，其特征在于，所述构建基于头部抑制与全身召回的二次后处理模块，并利用所述二次后处理模块对所述初步后处理检测结果中未能匹配成功的头部检测框进行二次校验处理，得到最终的行人检测结果，包括：
10.一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测装置，其特征在于，包括：
技术总结
本发明涉及计算机视觉技术领域，具体提供一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法及装置，在特征提取环节构建融合注意力机制的循环多尺度特征提取网络，用于提升获取图像特征信息的能力与特征信息的表达能力，提升行人检测器对多尺度行人目标的检测灵敏度；在模型的核心部分设计头部和整体双检测分支进行联合检测，利用头部检测辅助行人检测提升对密集遮挡行人目标的检测能力。在模型后处理环节为行人整体检测框构建抑制判别机制，并构建行人头身匹配策略来对行人头部检测框与整体检测框进行匹配绑定，对于未能匹配成功的头部检测框进行二次匹配校验，用于恢复被错误抑制的整体检测框并剔除误检出的头部检测框，进一步提升行人目标的检测精度。
技术研发人员：马晞茗,李宁,吴迪
受保护的技术使用者：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/11/28
技术研发人员：马晞茗,李宁,吴迪
技术所有人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
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