基于视觉的特征提取及行人检测的中期报告一、前言行人检测作为计算机视觉中非常基础且热门的一个问题，一直受到广泛的关注。有时可能不仅仅是因为它的实际应用需要，而且也因为很多计算机视觉研究人员把它作为一种基础问题并且尝试解决它。通过行人检测，计算机可以自动提取出图像中的行人目标，这对于各种应用场景具有巨大的价值。例如，交通监控中，通过对图像进行行人检测，系统可以实时识别并报警未经授权的行人进入危险区域，可以增强城市交通管控的效率，提高城市管理的水平。对于上百亿的智能家居市场来说，通过人体检测，精确地识别出家庭成员或非法进入者，通过人脸识别，方便管理家政、快递、售后服务等，还可以用来为机器人、自助设备等设立交互界面等。二、研究背景及应用场景随着计算机视觉技术的逐渐成熟，摄像头的应用越来越广泛。而行人检测作为计算机视觉中一个基础问题，一直受到广泛的关注。通过行人检测，计算机可以自动提取出图像中的行人目标，这对于各种应用场景具有巨大的价值。例如，交通监控中，通过对图像进行行人检测，系统可以实时识别并报警未经授权的行人进入危险区域，可以增强城市交通管控的效率，提高城市管理的水平。对于上百亿的智能家居市场来说，通过人体检测，精确地识别出家庭成员或非法进入者，通过人脸识别，方便管理家政、快递、售后服务等，还可以用来为机器人、自助设备等设立交互界面等。三、研究内容1.基于视觉的特征提取特征提取是计算机视觉中的一个基础问题，并且在行人检测中非常重要。目前主流的特征提取算法包括HOG、LBP和Haar等，我们将在这些方法基础上，采用卷积神经网络(CNN)进行特征学习和提取，从而进一步提高行人检测的精确度。2.行人检测在行人检测的过程中，我们将利用训练好的卷积神经网络对图像进行特征提取和推理判断，对检测结果进行分析和优化，使检测结果更加准确和鲁棒。3.模型评价对于我们的行人检测模型，我们将使用一系列指标评价模型的准确性和鲁棒性，包括精确度、召回率、F1得分等，以验证模型是否可以满足实际应用场景的需求。四、技术路线1.数据采集和标注：从网上下载现有的行人数据集或者线下采集现有的数据集，并进行标注操作2.卷积神经网络训练和特征提取：将行人数据集输入到卷积神经网络中进行训练和特征提取3.行人检测：使用训练好的卷积神经网络对新的未知数据进行检测4.模型评价：使用一系列评价指标对模型的准确性和鲁棒性进行评价五、初步进展本项目目前已完成对数据集的采集和标注，采集到1000余张的行人图片。在CNN模型训练方面，我们采用了PyTorch框架完成对模型的构建和训练，通过对已有的数据进行反复训练，并对模型的超参数进行不断优化，使模型在测试数据集上取得了不错的成绩。在行人检测方面，我们使用训练好的模型对新的未知数据进行了检测，结果表明我们的模型具有较高的准确性和鲁棒性。六、待解决的问题未来，我们将进一步深入研究并解决以下问题：1.如何克服在不同场景下行人检测的干扰问题，如照明不足、背景复杂等问题。2.如何处理不同视角下的行人问题，如俯视、短视、侧视等问题。3.如何进一步提高行人检测的准确性，尽可能减少漏检和误检的情况。