计算机工程

作者：王子豪, 方成, 李丽萍, 鹿存跃

单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院, 上海 200240

关键词：目标检测,免“锚框”,热力图,中心点检测,hourglass网络

基金：国家自然科学基金面上项目(11174206); 上海交通大学“深蓝计划”重点项目(SL2020ZD103)

传统的目标检测算法通常预设许多候选的目标边界框(“锚框”)穷举待检测目标的潜在位置, 在对边界框进行置信度计算后筛除冗余边界框确定人物位置, 此类检测方法需要复杂的后处理程序, 检测效率低。针对待检测的人物目标, 提出基于热力图预测的免“锚框”目标检测算法, 将人物目标的检测转化为对人物热力图的最大值, 即目标中心点的检测。通过中心点进行目标尺寸的回归, 最终确定目标位置, 免除对“锚框”的依赖和计算, 从而有效降低计算成本, 大幅提高目标检测的速度。实验结果表明: 与传统基于“锚框”的检测算法Faster R-CNN和SSD相比, 所提算法目标检测速度大幅提升, 达到45帧/s, 同时检测精度相较前两者在不同数据集上均有所改善。在现实场景测试中, 即使视频中存在人物交叉遮挡情况, 该算法也能实时跟踪和精准检测人物位置, 达到实时检测的目的。

来源：2024年第10期

《计算机工程》期刊编辑部

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