| 基于改进门控上下文聚合网络的雾天实时行人检测方法 |
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| 引用本文： | 吴桐,王宇宁,关艺搏,田韶鹏.基于改进门控上下文聚合网络的雾天实时行人检测方法[J].汽车工程,2023(5):796-806. |
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| 作者姓名： | 吴桐 王宇宁 关艺搏 田韶鹏 |
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| 作者单位： | 1. 武汉理工大学,现代汽车零部件技术湖北省重点实验室;2. 武汉理工大学,汽车零部件技术湖北省协同创新中心;3. 武汉理工大学,湖北省新能源与智能网联车工程技术研究中心;4. 先进能源科学与技术广东省实验室,佛山仙湖实验室 |
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| 基金项目： | 广西科技重大专项（桂科AA22068063）；;广西重点研发计划项目（桂科AB22362）； |
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| 摘 要： | 针对自动驾驶车辆在雾天情况下易将行人误检和漏检的问题，提出一种基于改进GCANet除雾网络和CenterNet检测网络相结合、有效进行雾天行人识别的联合检测方法。该方法在GCANet中引入结合底层细节和全局结构的复合损失函数，优化除雾图的结构细节及图像质量；并将改进的GCANet除雾算法应用于检测算法的训练图像预处理中，最后送入CenterNet网络训练。试验结果显示，本文提出的方法在合成雾天数据集Foggy Citypersons上的平均对数漏检率MR-2值达到9.65，在真实雾天数据集RTTS上的平均精度AP50值达到86.11，降低了雾天场景下行人的漏检和误检情况，有效提升了检测网络在雾天条件下的泛化能力。
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| 关 键 词： | 行人检测 GCANet 图像处理 CenterNet |
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