一種基于深度學習的行人檢測分類方案設計

一種基于深度學習的行人檢測分類方案設計一、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)等領域的發(fā)展，人們對社會安全的要求也越來越高。行人檢測是視頻監(jiān)控、人臉識別、基于行為的生物識別等方向都必不可少的思路，因此，本篇論文基于深度學習的行人檢測分類方案尤為重要。二、研究背景行人檢測作為計算機視覺領域的一個重要的分類問題，近年來得到了廣泛的研究。以往的行人檢測算法普遍采用人工設計的特征提取器，在實際應用中由于如光照、遮擋、角度等因素對人工特征提取影響很大，使其準確度受到限制。然而，深度學習技術的迅速發(fā)展為行人檢測帶來了新的解決方案。在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）被廣泛用于人物識別中。這些模型針對計算機視覺領域的許多任務都表現(xiàn)出色，包括圖像分類、物體檢測和語義分割，其中也包括行人檢測。與傳統(tǒng)的手工特征提取方法相比，深度學習可以自動學習一組適合于不同場景、不同傳感器的特征。三、方法使用CNN模型對行人進行訓練，通過卷積、池化、批歸一化和激活等層不斷提取圖像的抽象特征。另外，通過在輸出層采用非線性激活，樣本分類得到準確度提高。1.數(shù)據(jù)處理技術深度學習技術對于數(shù)據(jù)標簽和數(shù)據(jù)的標注要求很高，而深度學習結(jié)構(gòu)非常依賴于大量標注好的數(shù)據(jù)。為了解決這個問題，我們采用了YOLOv5算法中對數(shù)據(jù)的處理技巧，我們將一幅圖像中的所有分類目標放在了一個大的圖片中，然后通過截取圖像劃分成訓練集、測試集等不同的集合，在測試時再將檢測目標從整張圖片中提取出來，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)一標準化圖像大小，達到更好的訓練效益。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型采用ResNet50卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型作為基礎的分類模型，采用卷積、池化、全連接和softmax輸出層四個必不可少的層次對圖片進行識別分類，以提取更高層次的語義信息。其中口罩數(shù)據(jù)集使用了計算機視覺中常用的輕量級模型YOLOv5，以提高訓練效率和結(jié)果的可靠性，同時也減少了模型的計算量。在行人檢測中，我們同樣使用了YOLOv5輕量級模型，以得到速度和準確好的平衡。四、分析與討論基于深度學習的行人檢測分類方案，無論是在訓練速度還是測試準確率上都比傳統(tǒng)的行人檢測算法更具優(yōu)勢。并且，因為深度學習是通過自動學習特征生成的，因此可以更好地從大量的圖像中學習特征，達到更好的精度和魯棒性。尤其對于口罩數(shù)據(jù)集這樣的復雜場景，深度學習在某些情景下的表現(xiàn)優(yōu)勢更為明顯。然而，也有一些限制。深度學習分類器在訓練之前需要大量高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)，而對于復雜數(shù)據(jù)集的標注難度較大，這可能會成為深度學習限制性能的因素。此外，深度學習模型也需要大量的計算能力和存儲空間，這可能超出了許多中小公司和研究機構(gòu)的技術和財務能力。五、結(jié)論本論文基于深度學習的行人檢測分類方案，旨在研究如何構(gòu)建一個高效、準確、魯棒性好的行人檢測模型，以滿足社會安全需求。我們采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為基礎模型，使用YOLOv5算法中的數(shù)據(jù)處理技巧和輕量級模型，優(yōu)化了模型訓練速度和結(jié)果可靠性?？傊覀兊墓ぷ髟谔岣咝腥藱z測精度、速度和召回率方面取得了重要進展，為推