基于加速区域卷积神经网络的夜间行人检测研究

行人检测是机器人和无人车夜间工作应用中的重要任务之一, 采用加速区域卷积神经网络框架实现夜间红外图像中的行人检测, 用区域建议网络生成候选区域, 无需单独从图像中生成候选区域。区域建议网络和用于分类以及位置精修的卷积网络中, 采用卷积层参数共享机制, 使得该框架具有端到端的优点, 因此无需手动选取目标特征, 实现了从输入图像直接到行人检测的功能。实验结果表明, 与使用传统方法和快速区域卷积神经网络相比, 使用加速区域卷积网络框架对红外图像进行行人检测的准确率从68.2%和73.4%提高到了90.9%, 检测时间从3.6 s/frame和2.3 s/frame缩短到了0.04 s/frame,