一種基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)分類方案設(shè)計(jì)

一種基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)分類方案設(shè)計(jì)一、前言隨著科技的發(fā)展，人們的生活質(zhì)量日益提高，但隨著城市人口密度、工業(yè)、商業(yè)等領(lǐng)域的發(fā)展，人們對(duì)社會(huì)安全的要求也越來(lái)越高。行人檢測(cè)是視頻監(jiān)控、人臉識(shí)別、基于行為的生物識(shí)別等方向都必不可少的思路，因此，本篇論文基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)分類方案尤為重要。二、研究背景行人檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要的分類問(wèn)題，近年來(lái)得到了廣泛的研究。以往的行人檢測(cè)算法普遍采用人工設(shè)計(jì)的特征提取器，在實(shí)際應(yīng)用中由于如光照、遮擋、角度等因素對(duì)人工特征提取影響很大，使其準(zhǔn)確度受到限制。然而，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展為行人檢測(cè)帶來(lái)了新的解決方案。在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）被廣泛用于人物識(shí)別中。這些模型針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的許多任務(wù)都表現(xiàn)出色，包括圖像分類、物體檢測(cè)和語(yǔ)義分割，其中也包括行人檢測(cè)。與傳統(tǒng)的手工特征提取方法相比，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)一組適合于不同場(chǎng)景、不同傳感器的特征。三、方法使用CNN模型對(duì)行人進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)卷積、池化、批歸一化和激活等層不斷提取圖像的抽象特征。另外，通過(guò)在輸出層采用非線性激活，樣本分類得到準(zhǔn)確度提高。1.數(shù)據(jù)處理技術(shù)深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)簽和數(shù)據(jù)的標(biāo)注要求很高，而深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)非常依賴于大量標(biāo)注好的數(shù)據(jù)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們采用了YOLOv5算法中對(duì)數(shù)據(jù)的處理技巧，我們將一幅圖像中的所有分類目標(biāo)放在了一個(gè)大的圖片中，然后通過(guò)截取圖像劃分成訓(xùn)練集、測(cè)試集等不同的集合，在測(cè)試時(shí)再將檢測(cè)目標(biāo)從整張圖片中提取出來(lái)，這樣一方面可以大大縮小數(shù)據(jù)的量，另一方面也可以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化圖像大小，達(dá)到更好的訓(xùn)練效益。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用ResNet50卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為基礎(chǔ)的分類模型，采用卷積、池化、全連接和softmax輸出層四個(gè)必不可少的層次對(duì)圖片進(jìn)行識(shí)別分類，以提取更高層次的語(yǔ)義信息。其中口罩?jǐn)?shù)據(jù)集使用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的輕量級(jí)模型YOLOv5，以提高訓(xùn)練效率和結(jié)果的可靠性，同時(shí)也減少了模型的計(jì)算量。在行人檢測(cè)中，我們同樣使用了YOLOv5輕量級(jí)模型，以得到速度和準(zhǔn)確好的平衡。四、分析與討論基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)分類方案，無(wú)論是在訓(xùn)練速度還是測(cè)試準(zhǔn)確率上都比傳統(tǒng)的行人檢測(cè)算法更具優(yōu)勢(shì)。并且，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)是通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征生成的，因此可以更好地從大量的圖像中學(xué)習(xí)特征，達(dá)到更好的精度和魯棒性。尤其對(duì)于口罩?jǐn)?shù)據(jù)集這樣的復(fù)雜場(chǎng)景，深度學(xué)習(xí)在某些情景下的表現(xiàn)優(yōu)勢(shì)更為明顯。然而，也有一些限制。深度學(xué)習(xí)分類器在訓(xùn)練之前需要大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而對(duì)于復(fù)雜數(shù)據(jù)集的標(biāo)注難度較大，這可能會(huì)成為深度學(xué)習(xí)限制性能的因素。此外，深度學(xué)習(xí)模型也需要大量的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間，這可能超出了許多中小公司和研究機(jī)構(gòu)的技術(shù)和財(cái)務(wù)能力。五、結(jié)論本論文基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)分類方案，旨在研究如何構(gòu)建一個(gè)高效、準(zhǔn)確、魯棒性好的行人檢測(cè)模型，以滿足社會(huì)安全需求。我們采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)模型，使用YOLOv5算法中的數(shù)據(jù)處理技巧和輕量級(jí)模型，優(yōu)化了模型訓(xùn)練速度和結(jié)果可靠性?？傊覀兊墓ぷ髟谔岣咝腥藱z測(cè)精度、速度和召回率方面取得了重要進(jìn)展，為推