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申请/专利权人：中南民族大学

摘要：本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种行人检测方法、装置、设备及存储介质，该行人检测方法包括：获取待识别图像；通过预设多层次细粒度YOLO模型对待识别图像进行行人检测，并输出行人检测结果，预设多层次细粒度YOLO模型包括多层次细粒度PAFPN结构；其中，多层次细粒度PAFPN结构用于接收主干网络根据待识别图像输出的特征图对特征图进行特征融合得到融合特征图，通过解耦头模块根据融合特征图进行行人检测。由于本发明在YOLO模型中加入了多层次细粒度PAFPN结构，能够更加充分的提取行人特征，改善最终的检测效果，解决了现有技术在行人检测中小目标行人以及遮挡行人的检测效果不佳的技术问题。

主权项：1.一种行人检测方法，其特征在于，所述行人检测方法包括：获取待识别图像；通过预设多层次细粒度YOLO模型对所述待识别图像进行行人检测，并输出行人检测结果，所述预设多层次细粒度YOLO模型包括多层次细粒度PAFPN结构；其中，所述多层次细粒度PAFPN结构，用于对主干网络基于所述待识别图像输出的特征图进行特征融合，得到融合特征图，并将所述融合特征图输入至解耦头模块进行行人检测；其中，所述预设多层次细粒度YOLO模型中，所述多层次细粒度PAFPN结构设置在所述主干网络与所述解耦头模块之间，所述多层次细粒度PAFPN结构包括：ResCoT模块；所述通过预设多层次细粒度YOLO模型对所述待识别图像进行行人检测，并输出行人检测结果，包括：通过所述主干网络对所述待识别图像进行特征提取，获得特征图；通过所述ResCoT模块将所述特征图与所述待识别图像对应的行人上下文信息进行融合，并将融合结果进行特征提取后，输入至所述解耦头模块；通过所述解耦头模块对特征提取后的融合结果进行行人检测，并输出行人检测结果；其中，所述特征提取后的融合结果包括融合输出特征，所述ResCoT模块包括：CoT模块、特征分量拆分融合模块和输出特征分量融合模块；所述CoT模块设置在所述特征分量拆分融合模块和所述输出特征分量融合模块之间；所述通过所述ResCoT模块将所述特征图与所述待识别图像对应的行人上下文信息进行融合，并将融合结果进行特征提取后，输入至所述解耦头模块，包括：通过所述特征分量拆分融合模块将所述特征图拆分为多个特征分量，所述多个特征分量包含第1～N特征分量，N为大于等于2的整数；通过所述特征分量拆分融合模块对所述多个特征分量进行遍历，将第一次遍历到的特征分量作为第一输出特征分量输出至所述输出特征分量融合模块；通过所述特征分量拆分融合模块将当前遍历到的第N个特征分量分别与前N-1个特征分量对应的输出特征分量进行融合，并将分量融合结果输入至所述CoT模块；通过所述CoT模块接收所述分量融合结果，对所述分量融合结果进行3×3卷积，获得融合了行人上下文信息的键值特征分量；通过所述CoT模块将所述键值特征分量与预设查询值进行张量拼接，获得静态上下文建模；通过所述CoT模块对所述分量融合结果进行1×1卷积，获得卷积特征分量；通过所述CoT模块将所述静态上下文建模进行两次1×1卷积后与所述卷积特征分量相乘，获得动态上下文建模；通过所述CoT模块将所述动态上下文建模与所述静态上下文建模进行融合，获得所述分量融合结果对应的输出特征分量，并将所述分量融合结果对应的输出特征分量输出至所述输出特征分量融合模块；通过所述输出特征分量融合模块将所述分量融合结果对应的输出特征分量和所述第一输出特征分量进行融合，得到融合输出特征，将所述融合输出特征输入至所述解耦头模块。

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百度查询： 中南民族大学 行人检测方法、装置、设备及存储介质