公开(公告)号：CN115410160A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211204551.0

申请日：2022-09-29

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 梁佳华 ,  董雪茹 ,  王燕 ,  杨军 ,  宫梦婕

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/766 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于地铁场景行人检测网络MPDNet模型的行人检测方法和系统，包括：获取地铁站原始数据处理组成MetroStation数据集；将数据集的训练集输入PVT模型提取样本图像特征图后输入ASFF‑FPN特征金字塔网络进行特征融合得到特征融合后的特征图；将特征融合后的特征图发送到RetinaNet head模块，并改进边界框回归损失函数GIoU loss，以得到目标的类别和位置信息；采用前述步骤进行模型训练后形成MPDNet模型；使用MPDNet模型进行行人检测。本发明通过整体上使用PVT模型配合改进结构的ASFF‑FPN进行特征图输出，并使用边界框损失函数GIoU loss计算边界框损失，解决了因摄像头布设角度等因素产生的行人不同程度的角度畸变和遮挡的问题，并能满足实时性要求，提升了检测性能和训练效率。