[发明专利]使用高斯惩罚检测图像中行人的方法

摘要

本发明公布了一种使用高斯惩罚检测图像中行人的方法，在行人检测过程中，使用高斯惩罚对获得的初步行人边界框进行筛选，从而提升对图像中行人尤其是遮挡行人的检测性能；包括：获取行人检测图像的训练数据集、测试数据集和行人标注；使用行人检测方法用训练数据集训练得到检测模型，获取初步的行人边界框及其置信度和坐标；对行人边界框的置信度进行高斯惩罚，得到惩罚后的行人边界框置信度；通过行人边界框筛选得到最终的行人边界框，从而达到去除单个行人的重复边界框，而保留被遮挡行人的边界框的目的，由此实现对图像中行人的检测。本发明能够显著降低行人检测的漏检率，提高遮挡行人的检出率。

主权项

1.一种使用高斯惩罚检测图像中行人的方法，在行人检测过程中，使用高斯惩罚对获得的初步行人边界框进行筛选，从而提升对图像中行人尤其是遮挡行人的检测性能；包括如下步骤：1)获取行人检测图像的训练数据集、测试数据集和行人标注；2)使用行人检测方法用训练数据集训练得到检测模型，获取初步的行人边界框的坐标及其置信度(score)；3)对行人边界框的置信度进行高斯惩罚，得到惩罚后的行人边界框置信度；通过行人边界框筛选得到最终的行人边界框，从而达到去除单个行人的重复边界框，而保留被遮挡行人的边界框的目的，由此实现对图像中行人的检测；包括如下步骤：31)对于每一幅图像，根据置信度对边界框进行排序，选择置信度最大的边界框M；32)通过式1计算其他每一个边界框bboxi与边界框M的重叠度IoU(M,bboxi)：其中，area(M∩bboxi)是边界框bboxi与M的区域交集，area(M∪bboxi)是边界框bboxi与M的区域并集；通过式3对边界框的置信度进行惩罚，得到惩罚后的行人边界框置信度：其中，e为自然对数，σ是方差；scorei为初始边界框的置信度；Si为边界框bboxi惩罚后的置信度；IoU(M,bboxi)是边界框bboxi与M的重叠度；33)设置置信度阈值，对每张图像，将惩罚后的置信度大于所设置的置信度阈值的行人边界框，作为最终检测结果；由此检测得到图像中的行人。