一种基于改进SSD算法的轻量级行人检测方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开一种基于改进SSD算法的轻量级行人检测方法、系统、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：利用轻量级行人检测模型对获取的目标输入图像进行检测，得到行人识别结果；所述轻量级行人检测模型是以MobileNetV3‑Small作为基础网络，并结合SE和CA注意力机制，以及改进SSD算法构建的；所述改进SSD算法采用在基础卷积网络后添加附加卷积层的方式进一步提取特征信息。本发明专利技术能够提高检测精度和实时性，并实现在资源受限设备上的高效部署。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉，特别是涉及一种基于改进ssd算法的轻量级行人检测方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、行人检测技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，广泛应用于智能交通系统、智能安防监控、智能机器人以及人流量监测等领域。传统的行人检测方法依赖于手工设计的特征和复杂的图像处理技术，但这些方法在处理遮挡、尺度变化以及小目标行人等复杂场景时存在检测精度低和实时性差的问题。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法在行人检测上取得了显著的进展，但现有方法往往需要大量的计算资源，难以在资源受限的设备上部署。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于改进ssd算法的轻量级行人检测方法、系统、设备及介质，能够提高检测精度和实时性，并实现在资源受限设备上的高效部署。

2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：

3、一种基于改进ssd算法的轻量级行人检测方法，包括：

4、获取目标输入图像；

5、利用轻量级行人检测模型对所述目标输入图像进行检测，得到行人识本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进SSD算法的轻量级行人检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于改进SSD算法的轻量级行人检测方法，其特征在于，所述轻量级行人检测模型的构建方法为：

3.根据权利要求2所述的基于改进SSD算法的轻量级行人检测方法，其特征在于，所述S3中空洞卷积模块应用的方式为：在Dilated Convolution块中第一个3×3的卷积层中填充为1，卷积步长为2，膨胀率为1；第二个3×3卷积层中填充为2，卷积步长为1，膨胀率为2。

4.根据权利要求2所述的基于改进SSD算法的轻量级行人检测方法，其特征在于，所述S4中CA注意力机制集成...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进ssd算法的轻量级行人检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于改进ssd算法的轻量级行人检测方法，其特征在于，所述轻量级行人检测模型的构建方法为：

3.根据权利要求2所述的基于改进ssd算法的轻量级行人检测方法，其特征在于，所述s3中空洞卷积模块应用的方式为：在dilated convolution块中第一个3×3的卷积层中填充为1，卷积步长为2，膨胀率为1；第二个3×3卷积层中填充为2，卷积步长为1，膨胀率为2。

4.根据权利要求2所述的基于改进ssd算法的轻量级行人检测方法，其特征在于，所述s4中ca注意力机制集成的方法为：通过计算输入特征图的横向和纵向坐标的全局平均池化，生成位置权重，然后结合这些权重和原始特征图，增强特征表示。

5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧娟，袁全波，刘旭，刘朋，李建义，杨鹏，
申请(专利权)人：北华航天工业学院，
类型：发明
国别省市：