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基于改进YOLOv5的密集行人检测算法: 2025年; 针对现有的行人检测方法对于密集行人或小目标行人检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的综合改进算法模型YOLOv5_Conv-SPD_DAFPN。首先,针对小目标或密集行人的特征信息易丢失这一问题,在骨干网络中引入Conv-SPD网络模块替代原有的跨步卷积,有效缓解特征信息丢失的问题;其次,针对非相邻特征图不直接融合从而引起特征融合率较低的问题,提出新的双层渐进金字塔网络(DAFPN),提高行人检测的准确性和精度;最后,基于EIoU_Loss和CIoU_Loss引入EfficiCIoU_Loss定位损失函数,以调整和提高帧回归率,促进网络模型更快收敛。模型在CrowdHuman和WiderPerson行人数据集上相比于原YOLOv5模型,mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了3.9、5.3百分点和2.1、2.1百分点;引入EfficiCIoU_Loss后,模型收敛速度分别提升了11%、33%。这些改进使得基于YOLOv5的密集行人检测在特征信息保留、多尺度融合和损失函数优化等方面都取得了显著进展,提高了其在实际应用中的性能和效率。; 胡倩皮建勇皮建勇黄昆王娟敏

一种行人检测模型及其训练方法、检测方法: 本发明提供一种行人检测模型，用于检测图像中的行人，所述模型包括：特征提取模块，用于对图像进行特征提取得到原始特征图；区域生成模块，用于采用锚框对所述原始特征图进行候选目标框选以获取带锚框的特征图；空间注意力模块，用于对所...; 汤书苑石晶林周一青李锦涛刘畅尚源峰

行人检测方法和行人检测装置、电子设备: 本申请提出一种行人检测方法和行人检测装置、电子设备、电子设备以及非瞬时性计算机可读存储介质，行人检测方法包括响应于行人检测指令，对多模态目标检测图像数据进行融合处理，得到多模态融合数据；提取所述多模态融合数据的多模态特征...; 邢飞史慧宇尤政戴宇翔王甜甜鲁文帅浦一雯丁皓伦

基于可变形卷积的YOLOv5行人检测算法: 2025年; 行人检测在智能交通、人流统计等场景发挥着重大作用。针对当前密集场景下遮挡行人和小尺度行人容易漏检的问题,提出一种改进YOLOv5的目标检测算法。首先,在主干网络中采用C2f模块替换原有的C3模块,该模块可在轻量化的前提下获取更加丰富的梯度流信息,提高对小目标的检测能力;其次,在主干网络中引入可变形卷积模块,该模块能够增强卷积神经网络的感受野,改善对目标形变的建模能力,提高遮挡环境下行人特征的提取能力;最后,优化边界框回归损失函数,将FocalLoss与EIOULoss融合,加速收敛,提高回归精度。实验结果表明,与现有的YOLOv5s相比,召回率提升2.9%,mAP0.5提升1.3%。; 薛仁政吴乾龙叶宝丰; 关键词：目标检测行人检测

基于颜色通道区间映射缩减的HOG行人检测方法: 2025年; 行人检测在智能监控和自动驾驶等领域需要兼顾精度和实时性。然而,现有技术在处理复杂场景时仍面临计算效率低的问题。该研究采用基于方向梯度直方图(HOG)的行人检测方法,并通过颜色通道缩减技术,在保留图像关键信息的同时减少计算量。通过一系列实验验证了预处理策略在减轻计算负担和提升检测精度方面的有效性。研究结果表明,该方法在保持检测精度的同时,检测速度提升了8%,为行人检测技术的发展提供了新的视角和优化方向。; 欧嵬肖世涛庞梦雪王芳周琳琦; 关键词：行人检测方向梯度直方图目标检测

基于监控视频的行人检测与跟踪方法研究: 2025年; 针对监控场景中行人遮挡导致的检测漏检和精度下降问题,以及跟踪算法中精度与计算复杂度难以平衡的挑战,在YOLOv8基础上引入掩码注意力网络,提出M-YOLOv8行人检测算法。同时,通过将M-YOLOv8与优化后的DeepSort算法相结合,并对行人重识别模型进行轻量化处理,构建了一个完整的行人检测与跟踪方案。实验结果表明,改进后的算法在保持较高检测精度的同时,具有较低的计算成本,可有效应用于监控视频中的行人检测与跟踪任务。; 张旭李飞; 关键词：监控视频行人检测行人跟踪

一种基于多尺度特征融合的小尺度行人检测方法: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的小尺度行人检测方法。首先将输入图像通过主干网络进行下采样，然后针对小尺度目标使用多尺度特征融合增强模块(MFFE)提取行人特征，最后送入检测器获得分类结果。其中多尺度特征融合增强模块包...; 达飞鹏邹梓吟

基于目标检测模型的密集拥挤行人检测方法及系统: 本发明公开了基于目标检测模型的密集拥挤行人检测方法及系统，涉及图像检测技术领域，将待检测的拥挤人群图像输入到拥挤行人检测模型中；拥挤行人检测模型包括：骨干网络用于提取拥挤人群图像的多尺度特征图；特征增强细化模块用于对多尺...; 童云林杨威

检测模型的训练方法、行人检测方法、装置及相关设备: 本申请实施例提供了一种检测模型的训练方法、行人检测方法、装置及相关设备，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：获取样本行人图像和与样本行人图像中的场景相匹配的样本背景图像，并将样本行人图像和样本背景图像输入初始检测模型中；...; 杨洲鑫熊雪菲白鑫贝王耀威

深度伪标签增强的端到端密集场景行人检测方法: 本发明公开了一种深度伪标签增强的端到端密集场景行人检测方法，属于模式识别与计算机视觉技术领域，所述方法包括：在行人图像数据中添加深度伪标签，构建密集场景下的行人图像数据集；在基于查询的检测网络中增加多尺度的基于区域建议的...; 朱超李昕泽

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