基于特征通道和空间联合注意机制的遮挡行人检测方法

基于特征通道和空间联合注意机制的遮挡行人检测方法汇报人：2024-01-14

目录contents引言特征通道与空间联合注意机制遮挡行人检测数据集构建与预处理基于特征通道和空间联合注意机制的遮挡行人检测模型设计实验结果与分析总结与展望

01引言

行人检测是计算机视觉领域的重要研究方向，对于保障交通安全、实现智能交通系统具有重要意义。在现实场景中，行人遮挡问题严重影响行人检测的准确性，是行人检测领域亟待解决的问题之一。基于特征通道和空间联合注意机制的遮挡行人检测方法，能够有效提高遮挡行人检测的准确性，对于推动行人检测技术的发展具有重要意义。研究背景与意义

目前，行人检测方法主要分为基于手工特征和基于深度学习的方法。其中，基于深度学习的方法通过自动学习行人的特征表示，取得了显著的成果。然而，现有方法在处理遮挡问题时仍存在一定的局限性。国内外研究现状随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的行人检测方法将更加注重对遮挡问题的处理。未来，结合注意力机制、多尺度输入等策略有望成为解决遮挡问题的有效手段。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

本文提出了一种基于特征通道和空间联合注意机制的遮挡行人检测方法。首先，利用深度学习技术提取行人的特征表示；然后，通过特征通道注意力和空间注意力对特征进行加权处理，以突出被遮挡行人的特征；最后，采用分类器对加权后的特征进行分类，实现遮挡行人的检测。主要研究内容本文的创新点在于将特征通道注意力和空间注意力相结合，共同作用于行人的特征表示。通过双重注意力机制的作用，使得被遮挡行人的特征得以凸显，从而提高了遮挡行人检测的准确性。此外，本文还提出了一种自适应的阈值设定方法，用于判断行人是否被遮挡，进一步提高了检测方法的实用性。创新点本文主要研究内容及创新点

02特征通道与空间联合注意机制

特征通道是卷积神经网络中用于提取图像特征的重要组成部分，每个通道对应一种特定的特征响应。特征通道定义通过卷积操作提取输入图像的不同特征，如边缘、纹理等，为后续的分类或回归任务提供丰富的信息。特征通道作用特征通道概述

空间联合注意机制原理空间联合注意机制定义空间联合注意机制是一种模拟人类视觉注意机制的算法，通过计算图像中不同区域的重要性，实现对关键区域的关注。空间联合注意机制作用能够帮助模型在处理图像时聚焦于重要的局部区域，忽略无关的背景信息，从而提高模型的性能。

结合方式将特征通道和空间联合注意机制相结合，形成一种基于特征通道和空间联合注意机制的遮挡行人检测方法。实现步骤首先利用卷积神经网络提取输入图像的特征通道信息，然后计算每个特征通道的重要性得分；接着利用空间联合注意机制对特征通道进行加权处理，使得模型能够关注于重要的特征通道和关键区域；最后将加权后的特征通道输入到分类器中进行行人检测。优势通过结合特征通道和空间联合注意机制，该方法能够充分利用图像中的特征信息，并实现对遮挡行人的有效检测。同时，该方法具有较高的灵活性和可扩展性，可以应用于不同的行人检测场景。特征通道与空间联合注意机制结合方式

03遮挡行人检测数据集构建与预处理

公开数据集利用已有的公开行人检测数据集，如Caltech、KITTI等，这些数据集包含了各种场景和遮挡情况的行人样本。自建数据集针对特定场景和需求，自行采集和标注行人数据，以补充公开数据集的不足。数据集特点遮挡行人数据集具有多样性、复杂性和不平衡性等特点。多样性表现在行人姿态、遮挡物种类和遮挡程度等方面；复杂性则体现在背景干扰、光照变化和拍摄角度等因素；不平衡性指遮挡行人与非遮挡行人的样本数量不平衡。数据集来源及特点分析

图像标注对原始图像进行标注，包括行人位置和遮挡情况等信息。可采用矩形框、多边形或关键点等方式进行标注。图像增强通过对比度增强、锐化、去噪等图像处理方法，提高图像质量，减少背景干扰。归一化处理将图像尺寸、色彩空间等统一到相同标准，以便于后续的特征提取和模型训练。数据预处理流程设计

随机裁剪随机旋转色彩抖动合成遮挡数据增强技术应用对图像进行随机裁剪，增加行人目标在图像中的位置变化，提高模型的泛化能力。对图像进行色彩抖动，增加光照和颜色变化，提高模型的鲁棒性。对图像进行随机旋转，增加行人目标的方向变化，提高模型的旋转不变性。通过合成不同形状和大小的遮挡物，模拟实际场景中的遮挡情况，增加模型的遮挡处理能力。

04基于特征通道和空间联合注意机制的遮挡行人检测模型设计

多尺度输入处理考虑到行人大小的变化，模型支持多尺度输入，以捕捉不同尺度的行人特征。端到端训练整个模型采用端到端的方式进行训练，以便同时优化特征提取、注意力模块和检测器。结合特征通道和空间注意力模型旨在通过联合利用特征通道和空间注意力机制，增强对遮挡行人的检测能力。模型整体架构设计思路

采用深度卷积神经网络（如ResNet、VGG等）

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