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文檔簡介

基于視覺的特征提取及行人檢測的中期報告一、前言行人檢測作為計算機視覺中非常基礎且熱門的一個問題，一直受到廣泛的關注。有時可能不僅僅是因為它的實際應用需要，而且也因為很多計算機視覺研究人員把它作為一種基礎問題并且嘗試解決它。通過行人檢測，計算機可以自動提取出圖像中的行人目標，這對于各種應用場景具有巨大的價值。例如，交通監控中，通過對圖像進行行人檢測，系統可以實時識別并報警未經授權的行人進入危險區域，可以增強城市交通管控的效率，提高城市管理的水平。對于上百億的智能家居市場來說，通過人體檢測，精確地識別出家庭成員或非法進入者，通過人臉識別，方便管理家政、快遞、售后服務等，還可以用來為機器人、自助設備等設立交互界面等。二、研究背景及應用場景隨著計算機視覺技術的逐漸成熟，攝像頭的應用越來越廣泛。而行人檢測作為計算機視覺中一個基礎問題，一直受到廣泛的關注。通過行人檢測，計算機可以自動提取出圖像中的行人目標，這對于各種應用場景具有巨大的價值。例如，交通監控中，通過對圖像進行行人檢測，系統可以實時識別并報警未經授權的行人進入危險區域，可以增強城市交通管控的效率，提高城市管理的水平。對于上百億的智能家居市場來說，通過人體檢測，精確地識別出家庭成員或非法進入者，通過人臉識別，方便管理家政、快遞、售后服務等，還可以用來為機器人、自助設備等設立交互界面等。三、研究內容1.基于視覺的特征提取特征提取是計算機視覺中的一個基礎問題，并且在行人檢測中非常重要。目前主流的特征提取算法包括HOG、LBP和Haar等，我們將在這些方法基礎上，采用卷積神經網絡(CNN)進行特征學習和提取，從而進一步提高行人檢測的精確度。2.行人檢測在行人檢測的過程中，我們將利用訓練好的卷積神經網絡對圖像進行特征提取和推理判斷，對檢測結果進行分析和優化，使檢測結果更加準確和魯棒。3.模型評價對于我們的行人檢測模型，我們將使用一系列指標評價模型的準確性和魯棒性，包括精確度、召回率、F1得分等，以驗證模型是否可以滿足實際應用場景的需求。四、技術路線1.數據采集和標注：從網上下載現有的行人數據集或者線下采集現有的數據集，并進行標注操作2.卷積神經網絡訓練和特征提取：將行人數據集輸入到卷積神經網絡中進行訓練和特征提取3.行人檢測：使用訓練好的卷積神經網絡對新的未知數據進行檢測4.模型評價：使用一系列評價指標對模型的準確性和魯棒性進行評價五、初步進展本項目目前已完成對數據集的采集和標注，采集到1000余張的行人圖片。在CNN模型訓練方面，我們采用了PyTorch框架完成對模型的構建和訓練，通過對已有的數據進行反復訓練，并對模型的超參數進行不斷優化，使模型在測試數據集上取得了不錯的成績。在行人檢測方面，我們使用訓練好的模型對新的未知數據進行了檢測，結果表明我們的模型具有較高的準確性和魯棒性。六、待解決的問題未來，我們將進一步深入研究并解決以下問題：1.如何克服在不同場景下行人檢測的干擾問題，如照明不足、背景復雜等問題

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