【摘 要】
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铁路运输是我国人员和物资流通的重要渠道,保证行车安全是铁路运输工作的重中之重。准确、及时的检测出误闯行人能够有效避免铁路行车事故的发生,传统的人力视频监控技术无法满足高性能实时检测的需求,铁路安防模式逐步向智能化迁移。在此背景下,本文展开铁路视频监控场景下的行人检测算法研究,并结合嵌入式ARM平台进行算法部署,实现铁路安防智能化。本文主要工作如下:（1）针对传统检测方法检测精度低、速度慢等问题,本
【基金项目】
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北京交通大学教育基金会专项基金项目,世纪瑞尔视觉感知分析研究基金；
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铁路运输是我国人员和物资流通的重要渠道,保证行车安全是铁路运输工作的重中之重。准确、及时的检测出误闯行人能够有效避免铁路行车事故的发生,传统的人力视频监控技术无法满足高性能实时检测的需求,铁路安防模式逐步向智能化迁移。在此背景下,本文展开铁路视频监控场景下的行人检测算法研究,并结合嵌入式ARM平台进行算法部署,实现铁路安防智能化。本文主要工作如下:（1）针对传统检测方法检测精度低、速度慢等问题,本文采用基于深度学习的目标检测方法实现铁路场景中小尺度行人检测。以YOLOv5系列网络中最轻量化的YOLOv5s作为基础网络结构,将铁路数据集与COCO公开数据集联合作为网络训练集,增强了模型的泛化能力。实验结果表明采用联合数据集训练YOLOv5s基础网络,在铁路场景测试集中对数平均漏检率为19.49%,优于使用单一训练集的检测结果。（2）针对铁路场景下小尺度行人检测精度低的问题,对损失函数进行优化并设计了一种注意力机制引导下的特征融合算法。采用α-CIo U（Alpha-Complete Intersection over Union）损失函数提高小尺度目标框回归精度,同时引入坐标注意力（Coordinate Attention,CA）抑制特征融合中低层特征图的背景噪声,使网络注重对小尺度行人语义信息的学习。实验结果表明该算法相较于基础网络具有更高的检测精度,在铁路场景测试集中对数平均漏检率由19.49%降至10.70%。（3）完成了小尺度行人检测网络模型在嵌入式平台的部署工作。针对小尺度行人检测网络模型设计了海思神经网络加速引擎（Neural Network Inference Engine,NNIE）专用的模型转换方案,在嵌入式海思Hi3516DV300平台上实现了行人检测算法的部署。最后验证了行人检测系统的检测精度与处理速度,在硬件平台上对数平均漏检率为21.65%,处理速度为14.02FPS,表明本文的硬件部署方案能够有效完成铁路场景下的行人检测。本文提出的铁路场景小尺度行人检测算法及ARM平台部署方案,经实际铁路场景数据集测试结果表明,研究成果具有良好的应用前景。
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