【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和计算机视觉目标检测，尤其涉及一种基于basfpn多尺度特征融合的轻量级行人检测方法。
技术介绍
1、行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题，在视频监控、自动驾驶、智能交通和人流量统计等实际应用中扮演着关键角色。传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征提取和分类算法，这些方法在应对复杂环境时表现出一定的局限性，特别是在光照变化、遮挡和行人姿态多样性等情况下，检测精度往往不理想。
2、随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络cnn的行人检测方法逐渐成为主流。faster r-cnn、yolo和ssd等深度学习框架在目标检测任务上取得了显著的效果。然而，这些方法在小目标检测、不同尺度目标的处理和实时性上仍面临挑战。尤其是在行人检测任务中，行人通常具有较小的尺度和高密度的特点，使得传统的深度学习检测模型难以准确地进行检测和分类。
3、近年来，特征金字塔网络fpn被广泛应用于目标检测领域，通过在不同尺度上融合特征图，提高了检测器对多尺度目标的检测性能。例如，tsung-yi lin等人在论文《...
【技术保护点】
1.一种基于BASFPN多尺度特征融合的轻量级行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于BASFPN多尺度特征融合的轻量级行人检测方法，其特征在于：所述步骤S1中，公开数据集Caltech是车载摄像头视频数据集，通过预处理将视频文件转为图像文件，其中图像文件处理后放在单独文件夹，标签文件转换后放在单一文件中，标签文件中包含图片名称、图片路径、图片标签名以及目标位置坐标，对于标签文件和对应图像文件进行循环重复采样删除无目标文件，减少样本训练样本，图像大小统一调整为640×640完成数据最终处理。
3.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于basfpn多尺度特征融合的轻量级行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于basfpn多尺度特征融合的轻量级行人检测方法，其特征在于：所述步骤s1中，公开数据集caltech是车载摄像头视频数据集，通过预处理将视频文件转为图像文件，其中图像文件处理后放在单独文件夹，标签文件转换后放在单一文件中，标签文件中包含图片名称、图片路径、图片标签名以及目标位置坐标，对于标签文件和对应图像文件进行循环重复采样删除无目标文件，减少样本训练样本，图像大小统一调整为640×640完成数据最终处理。
3.根据权利要求1所述的基于basfpn多尺度特征融合的轻量级行人检测方法，其特征在于：所述步骤s2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于basfpn多尺度特征融合的轻量级行人检测方法，其特征在于：所述步骤s3：构建轻量级网络模型mobilevit作为特征提取网络，具体包含以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于basfpn多尺度特征融合的轻量级行人检测方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾翔，陈峰，高龙，王进，陈亮，万杰，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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