基于視覺(jué)的特征提取及行人檢測(cè)的中期報(bào)告VIP

基于視覺(jué)的特征提取及行人檢測(cè)的中期報(bào)告一、前言行人檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)中非?；A(chǔ)且熱門的一個(gè)問(wèn)題，一直受到廣泛的關(guān)注。有時(shí)可能不僅僅是因?yàn)樗膶?shí)際應(yīng)用需要，而且也因?yàn)楹芏嘤?jì)算機(jī)視覺(jué)研究人員把它作為一種基礎(chǔ)問(wèn)題并且嘗試解決它。通過(guò)行人檢測(cè)，計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)提取出圖像中的行人目標(biāo)，這對(duì)于各種應(yīng)用場(chǎng)景具有巨大的價(jià)值。例如，交通監(jiān)控中，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行行人檢測(cè)，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)識(shí)別并報(bào)警未經(jīng)授權(quán)的行人進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域，可以增強(qiáng)城市交通管控的效率，提高城市管理的水平。對(duì)于上百億的智能家居市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，通過(guò)人體檢測(cè)，精確地識(shí)別出家庭成員或非法進(jìn)入者，通過(guò)人臉識(shí)別，方便管理家政、快遞、售后服務(wù)等，還可以用來(lái)為機(jī)器人、自助設(shè)備等設(shè)立交互界面等。二、研究背景及應(yīng)用場(chǎng)景隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的逐漸成熟，攝像頭的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。而行人檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)中一個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題，一直受到廣泛的關(guān)注。通過(guò)行人檢測(cè)，計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)提取出圖像中的行人目標(biāo)，這對(duì)于各種應(yīng)用場(chǎng)景具有巨大的價(jià)值。例如，交通監(jiān)控中，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行行人檢測(cè)，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)識(shí)別并報(bào)警未經(jīng)授權(quán)的行人進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域，可以增強(qiáng)城市交通管控的效率，提高城市管理的水平。對(duì)于上百億的智能家居市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，通過(guò)人體檢測(cè)，精確地識(shí)別出家庭成員或非法進(jìn)入者，通過(guò)人臉識(shí)別，方便管理家政、快遞、售后服務(wù)等，還可以用來(lái)為機(jī)器人、自助設(shè)備等設(shè)立交互界面等。三、研究?jī)?nèi)容1.基于視覺(jué)的特征提取特征提取是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題，并且在行人檢測(cè)中非常重要。目前主流的特征提取算法包括HOG、LBP和Haar等，我們將在這些方法基礎(chǔ)上，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和提取，從而進(jìn)一步提高行人檢測(cè)的精確度。2.行人檢測(cè)在行人檢測(cè)的過(guò)程中，我們將利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和推理判斷，對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析和優(yōu)化，使檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確和魯棒。3.模型評(píng)價(jià)對(duì)于我們的行人檢測(cè)模型，我們將使用一系列指標(biāo)評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性和魯棒性，包括精確度、召回率、F1得分等，以驗(yàn)證模型是否可以滿足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求。四、技術(shù)路線1.數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注：從網(wǎng)上下載現(xiàn)有的行人數(shù)據(jù)集或者線下采集現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行標(biāo)注操作2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和特征提?。簩⑿腥藬?shù)據(jù)集輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練和特征提取3.行人檢測(cè)：使用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)4.模型評(píng)價(jià)：使用一系列評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型的準(zhǔn)確性和魯棒性進(jìn)行評(píng)價(jià)五、初步進(jìn)展本項(xiàng)目目前已完成對(duì)數(shù)據(jù)集的采集和標(biāo)注，采集到1000余張的行人圖片。在CNN模型訓(xùn)練方面，我們采用了PyTorch框架完成對(duì)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練，通過(guò)對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，并對(duì)模型的超參數(shù)進(jìn)行不斷優(yōu)化，使模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上取得了不錯(cuò)的成績(jī)。在行人檢測(cè)方面，我們使用訓(xùn)練好的模型對(duì)新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢測(cè)，結(jié)果表明我們的模型具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。六、待解決的問(wèn)題未來(lái)，我們將進(jìn)一步深入研究并解決以下問(wèn)題：1.如何克服在不同場(chǎng)景下行人檢測(cè)的干擾問(wèn)題，如照明不足、背景復(fù)雜等問(wèn)題