跨模态行人检测：基于双分支特征融合的算法研究.docx

跨模态行人检测：基于双分支特征融合的算法研究

目录

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2跨模态行人检测研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究意义与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

跨模态行人检测基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1跨模态信息融合概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2行人检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3双分支特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

双分支特征融合算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1.1图像特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1.2视频特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2特征融合模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2.1对齐与匹配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2.2特征加权融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3检测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2评价指标与评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3实验参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.1不同特征融合方法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.2算法在不同场景下的性能表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.3与现有算法的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.2研究不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.内容简述

跨模态行人检测是当前计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过结合不同类型的传感器数据（如摄像头内容像和激光雷达点云）来提高行人检测的准确性和鲁棒性。本文的研究主要集中在一种名为“双分支特征融合”的方法上，该方法通过在两个独立的神经网络中分别提取内容像和点云的特征表示，并将它们进行融合以形成最终的检测结果。

具体而言，我们的研究首先提出了一个基于深度学习的行人检测框架，利用了两种不同的输入形式——彩色内容像和激光雷达点云数据。为了处理这些异构的数据源，我们设计了一个双分支架构，其中每个分支负责处理特定类型的数据。例如，内容像分支采用卷积神经网络（CNN），而点云分支则采用了点云分类器（如SAC或PointNet）。通过这种方式，我们可以从这两种数据源中获取丰富的上下文信息，从而提高整体模型的性能。

此外为了进一步提升检测效果，我们在特征融合阶段引入了一种新颖的方法。我们将内容像和点云的特征分别通过注意力机制进行加权融合，这样可以更好地捕捉到两者的共同特征。实验表明，这种融合策略能够有效增强模型对复杂场景中的行人识别能力。

总结来说，本论文的主要