2024年5月3日发(作者：)

基于轻量化卷积神经网络的行人检测研究与实现

基于轻量化卷积神经网络的行人检测研究与实现

一、引言

行人检测是计算机视觉领域的一项重要任务，广泛应用于智能

监控、自动驾驶、行人行为分析等领域。传统的行人检测方法

通常基于手工提取的特征和分类器，具有较高的计算复杂度和

较低的准确性。近年来，卷积神经网络（Convolutional

Neural Networks，CNN）的发展在图像识别和目标检测任务中

取得了重大突破。本文将基于轻量化卷积神经网络，探讨行人

检测的研究与实现。

二、卷积神经网络简介

卷积神经网络是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结

构的数据，如图像和音频。它通过卷积层、池化层和全连接层

等组成，能够自动从原始数据中提取特征，并进行有效的分类

和检测。

三、轻量化卷积神经网络

传统的卷积神经网络，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，通常

由大量参数构成，需要较高的计算资源和存储空间。为了适应

嵌入式设备和移动平台的应用场景，轻量化卷积神经网络应运

而生。轻量化网络通过设计网络结构、减少参数数量和计算量

等方式，实现在保持较高准确性的同时，将模型的复杂度降至

最低。

四、行人检测研究

1. 数据集

行人检测的研究通常需要大量的标注数据集作为训练和评估的

基础。常用的数据集有Caltech Pedestrian Detection

Benchmark、INRIA Person Dataset和CityPersons等。

2. 数据预处理

在进行行人检测前，需要对图像进行预处理。对输入图像进行

缩放、裁剪和归一化等操作，可以提高模型的鲁棒性和准确率。

3. 网络设计

基于轻量化卷积神经网络的行人检测研究中，网络设计是关键。

本文以MobileNet为例，介绍其中的一种网络结构。

MobileNet采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable

Convolution）来减少计算量和模型复杂度。在网络结构设计

时，根据行人的特征和要求，进行了多次迭代和调整。

五、实验与结果分析

本文使用了Caltech Pedestrian Detection Benchmark数据

集进行实验，评估了基于轻量化卷积神经网络的行人检测模型

的性能。实验结果表明，该模型具有较高的准确率和较低的计

算复杂度，适用于嵌入式设备和移动平台。

六、应用与展望

基于轻量化卷积神经网络的行人检测在智能监控、自动驾驶和

行人行为分析等领域具有重要应用价值。未来的研究可以进一

步改进网络结构、优化算法和扩大应用场景，提高行人检测的

准确性和实时性。

七、总结

本文基于轻量化卷积神经网络进行了行人检测的研究与实现。

通过对行人检测中的数据集、数据预处理和网络设计进行分析

和探讨，得出了基于轻量化卷积神经网络的行人检测模型具有

较高准确率和较低计算复杂度的结论。这一研究对于提高行人

检测技术的实用性和性能具有重要意义

综上所述，本文通过使用MobileNet网络结构，采用深度

可分离卷积来减少计算量和模型复杂度，实现了基于轻量化卷

积神经网络的行人检测。实验结果表明，该模型具有较高的准

确率和较低的计算复杂度，适用于嵌入式设备和移动平台。基

于轻量化卷积神经网络的行人检测在智能监控、自动驾驶和行

人行为分析等领域具有重要应用价值。未来的研究可以进一步

改进网络结构、优化算法和扩大应用场景，提高行人检测的准

确性和实时性。本研究对于提高行人检测技术的实用性和性能

具有重要意义