一种基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法、系统。其中，基于FCOS轻量化改进的算法模型包括：获取训练数据集；对所述数据集进行过滤，将没有行人对象的图片剔除，以得到一组高质量数据集，并随机对图片进行图像水平翻转、图像移位、颜色扰动，提高数据集的丰富性；获取正样本，计算目标对象中心点距离边界框的距离，保留那些处在目标框中心邻域内的样本，计算置信度；将FCOS骨干网络更换为MobileNetV3，将样本输入特征提取网络，选取三个网络输出层。本发明专利技术拥有极小的参数量和计算量，容易部署到移动端设备上，设备安装到高速公路门架或者路段抓拍杆上，实时抓拍目标事件，即时上传，拥有低延时、高精度的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于fcos轻量化改进的高速公路行人预警方法系统。所属是交通领域。

技术介绍

1、随着高速公路行业的发展，道路行人入侵检测系统成了重要的研究方向，行人检测是计算机视觉领域的重要任务之一，广泛应用于自动驾驶、安全监控、人机交互等领域。在高速公路这样的复杂场景下，行人检测的准确性和实时性尤为重要，它直接关系到高速公路行车安全。然而，由于高速公路环境的动态性和不确定性，行人检测、提供稳定的行人事故预警任务具有较高的挑战性。

2、近年来，目标检测模型按照检测方式主要分为两种：两阶段算法和单阶段算法，其中r-cnn、fast-rcnn、faster-rcnn是二阶段典型代表，ssd、yolo系列、fcos等是单阶段算法的代表，两阶段算法先得到特征图的候选区域，然后再进行目标检测，检测准确度高，单阶段算法则一次性预测出特征图的位置、类别概率，在检测速度上提升较大。fcos作为一种单阶段目标检测方法，去除了先验框这一繁琐的步骤，以其简单有效的结构在目标检测领域取得了显著的性能。

3、以上提出的算法模型计算量大，需要的硬件资源要求本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于，在步骤S20中，实现所述数据过滤中，包括：

3.根据权利要求1所述的基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于，在步骤S20中，实现所述训练数据处理中，包括：

4.根据权利要求1所述的基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于，在步骤S30中，其包括：

5.根据权利要求4所述的基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于根据中心点距离特征计算目标框...

【技术特征摘要】

1.一种基于fcos轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于fcos轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于，在步骤s20中，实现所述数据过滤中，包括：

3.根据权利要求1所述的基于fcos轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于，在步骤s20中，实现所述训练数据处理中，包括：

4.根据权利要求1所述的基于fcos轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于，在步骤s30中，其包括：

5.根据权利要求4所述的基于fcos轻量化改进的高...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡志恒，王卫民，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：