基于跟踪关联的行人检测方法研究

摘要：

无人驾驶领域中因行人与物体的重叠、遮挡,会导致检测算法的准确度较低、漏检率较高,针对此问题,提出一种基于跟踪关联的行人检测算法.本算法以TPH-YOLOv5 为基线网络,将第一次的预测结果作为知识与数据集一同输入到基于跟踪关联的检测模型中;利用卡尔曼滤波算法找出"感兴趣区域"后进行目标关联,直至所有缺失目标图像均检测完成,通过目标关联的方式提高被遮挡行人检测的准确率.实验结果表明,本算法的检测AP值、召回率、有遮挡行人情况的检测AP值均有一定程度提高,检测模型显著提高了行人部分遮挡的检测准确度.

关键词：YOLOv5模型、跟踪关联、目标检测、辅助驾驶

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-64