祝慶發(fā) 陳永生 郭玉臣

摘要：針對(duì)現(xiàn)有的行人檢測(cè)算法在密集人群場(chǎng)景下，準(zhǔn)確率不高的問題，并結(jié)合上海地鐵中特有的人群密集場(chǎng)景，本文利用YOLO目標(biāo)檢測(cè)算法，提出了在密集人群場(chǎng)景下的改進(jìn)的YOLO行人檢測(cè)算法。算法主要針對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，并在人工標(biāo)注的實(shí)際場(chǎng)景下的行人數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法較YOLO目標(biāo)檢測(cè)算法在實(shí)際場(chǎng)景下的準(zhǔn)確率有明顯提高。

關(guān)鍵詞：密集人群;YOLO;行人檢測(cè);網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);損失函數(shù)

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）22-0175-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

近幾年來，隨著深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展[1]以及城市軌道交通的發(fā)展[2]，為密集人群場(chǎng)景下的行人檢測(cè)[3]提供了技術(shù)和數(shù)據(jù)支持。在密集人群場(chǎng)景下，因?yàn)樾腥嗣芏雀咭约靶腥伺c行人之間的相互遮擋較為嚴(yán)重，使得當(dāng)前最優(yōu)的目標(biāo)檢測(cè)算法在密集人群場(chǎng)景下的檢測(cè)效果不佳。針對(duì)密集人群場(chǎng)景下行人檢測(cè)存在的問題并結(jié)合上海地鐵監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際情況，本文提出基于改進(jìn)YOLO[4]算法的密集人群場(chǎng)景下的行人檢測(cè)算法。該算法主要針對(duì)特征提取網(wǎng)絡(luò)和損失函數(shù)兩方面進(jìn)行改進(jìn)，較原算法（YOLO）提高了在密集人群場(chǎng)景下檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

1 YOLO算法

1.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

YOLO目標(biāo)檢測(cè)算法總體使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)，并在Pascal VOC檢測(cè)數(shù)據(jù)集[5]上進(jìn)行評(píng)估。網(wǎng)絡(luò)的初始卷積層從圖像中提取特征，而全連接層預(yù)測(cè)輸出概率和坐標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)受到GoogLeNet圖像分類模型的啟發(fā)[6]。網(wǎng)絡(luò)有24個(gè)卷積層，后面是2個(gè)全連接層。網(wǎng)絡(luò)只使用1×1降維層，后面是3×3卷積層，該設(shè)計(jì)與文獻(xiàn)[7]中的結(jié)構(gòu)類似，而不是像GoogLeNet一樣使用Inception模塊。完整的網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。

1.2 損失函數(shù)

YOLO的損失函數(shù)中邊界框x和y坐標(biāo)參數(shù)化為特定網(wǎng)格單元位置的偏移量，所以它們的值在0和1之間，這樣設(shè)置方便網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。同樣的，損失函數(shù)使用了平方和誤差，因?yàn)楹苋菀走M(jìn)行優(yōu)化，但是這并不完全符合最大化平均精度的目標(biāo)。分類誤差與定位誤差的權(quán)重是一樣的，這并不理想。因?yàn)椋诿繌垐D像中，許多網(wǎng)格單元不包含任何對(duì)象。如果不假思索地將這些單元格的“置信度”分?jǐn)?shù)推向零，通常壓倒了包含目標(biāo)的單元格的梯度。這可能導(dǎo)致模型不穩(wěn)定，從而導(dǎo)致訓(xùn)練早期發(fā)散。為了改善這一點(diǎn)，損失函數(shù)增加了邊界框坐標(biāo)預(yù)測(cè)損失，并減少了不包含目標(biāo)邊界框的置信度預(yù)測(cè)損失。YOLO使用兩個(gè)參數(shù)λcoord和λnoobj來完成這個(gè)工作。并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置λcoord=5和λnoobj=.5。

YOLO每個(gè)網(wǎng)格單元預(yù)測(cè)多個(gè)邊界框。在訓(xùn)練時(shí)，每個(gè)目標(biāo)只需要一個(gè)邊界框預(yù)測(cè)器來負(fù)責(zé)。指定一個(gè)預(yù)測(cè)器“負(fù)責(zé)”根據(jù)哪個(gè)預(yù)測(cè)與真實(shí)值之間具有當(dāng)前最高的IOU來預(yù)測(cè)目標(biāo)。這導(dǎo)致邊界框預(yù)測(cè)器之間的專業(yè)化。每個(gè)預(yù)測(cè)器可以更好地預(yù)測(cè)特定大小，方向角，或目標(biāo)的類別，從而改善整體召回率。

其中S 代表最終特征圖的網(wǎng)格尺寸; B 代表每個(gè)網(wǎng)格的預(yù)測(cè)框個(gè)數(shù);（ x ，y ）代表代表框的中心坐標(biāo); c 代表框的置信度 （confidence）; 代表目標(biāo)是否出現(xiàn)在網(wǎng)格單元i中，代表網(wǎng)格單元i中的第j個(gè)邊界框預(yù)測(cè)器“負(fù)責(zé)”該預(yù)測(cè)。

2數(shù)據(jù)集

由于國(guó)內(nèi)外沒有開源的密集人群場(chǎng)景下的行人檢測(cè)數(shù)據(jù)集，同時(shí)考慮到算法的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景較為特殊，本文采用的數(shù)據(jù)集，是在算法實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下采集的視頻圖像，進(jìn)行手工標(biāo)注而來。圖片大小歸一化到416X416，訓(xùn)練數(shù)據(jù)1000張，測(cè)試數(shù)據(jù)300張。

考慮到密集場(chǎng)景下人群遮擋較為嚴(yán)重，標(biāo)注框只包含行人的頭部和肩部，而不是包含整個(gè)行人。因?yàn)槊芗巳簣?chǎng)景下只能看到行人的頭部和肩部，這樣有利于提高算法檢測(cè)的準(zhǔn)確率。同時(shí)，為了簡(jiǎn)化算法，提高算法的檢測(cè)速度，標(biāo)注框根據(jù)實(shí)際情況，采用了三個(gè)固定大小的尺寸，分別為70X70，55X55和30X30。三個(gè)尺寸的標(biāo)注框可以合適的標(biāo)注變化不大的行人的頭部和肩部。

3改進(jìn)的YOLO算法

3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

改進(jìn)的YOLO算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)借鑒YOLOv3算法[8]，其中特征提取網(wǎng)絡(luò)為62層的ResNet[9]，結(jié)構(gòu)如圖3所示。相比YOLO算法的24層，改進(jìn)的YOLO算法網(wǎng)絡(luò)更加深，這樣有利于特征的提取與語(yǔ)義表達(dá)。同時(shí)引入了特征金字塔結(jié)構(gòu)，這樣有利于提高檢測(cè)效果。網(wǎng)絡(luò)使用步長(zhǎng)為2的卷積層代替池化層。算法在實(shí)驗(yàn)中采用416X416尺寸的輸入圖片，特征提取網(wǎng)絡(luò)最后一層的尺寸為 13X13。

3.2 多尺度預(yù)測(cè)

改進(jìn)的YOLO算法采用了anchor[10]的設(shè)計(jì)方式，并利用網(wǎng)絡(luò)第62，53和36層輸出的feature map進(jìn)行多尺度預(yù)測(cè)。因?yàn)樗惴ㄓ?xùn)練采用的數(shù)據(jù)集的ground truth僅有三個(gè)尺寸，恰好可以設(shè)計(jì)三個(gè)不同預(yù)測(cè)層的bounding box的大小為70X70，55X55和30X30。

3.3 損失函數(shù)

改進(jìn)的YOLO算法采用了專有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試，并且因?yàn)閎ounding box的大小與ground truth剛好相等，所以改進(jìn)的YOLO算法不需要計(jì)算bounding box和ground truth之間的長(zhǎng)寬誤差，所以損失函數(shù)的表達(dá)式為如圖4所示。

4實(shí)驗(yàn)

4.1實(shí)驗(yàn)參數(shù)

本文實(shí)驗(yàn)代碼采用開源的輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)框架Darknet[11]編寫，軟硬件相關(guān)配置參數(shù)如表1所示。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文算法檢測(cè)目標(biāo)為單一目標(biāo)，算法的衡量指標(biāo)以行人檢測(cè)的準(zhǔn)確率為準(zhǔn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比的基線為原始的YOLO算法;參考對(duì)比實(shí)驗(yàn)為，在本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的修改相應(yīng)參數(shù)的YOLO算法，并將其命名為：重新訓(xùn)練的YOLO算法。對(duì)比結(jié)果如表2所示。

從表2可以看出使用實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)集對(duì)YOLO算法進(jìn)行重新訓(xùn)練可以小幅提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率，從中可以看出使用特定的數(shù)據(jù)集對(duì)特定的問題的檢測(cè)效果會(huì)比使用通用數(shù)據(jù)集的算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率要高。改進(jìn)的YOLO算法的準(zhǔn)確率較其他兩個(gè)實(shí)驗(yàn)有大幅提升，從中可以看出越深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，檢測(cè)的效果也越好。 5結(jié)論

本文針對(duì)上海地鐵獨(dú)特的密集人群場(chǎng)景，對(duì)YOLO目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn)，提高了算法的準(zhǔn)確率。通過對(duì)YOLO算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)的改進(jìn)可以看出，增加網(wǎng)絡(luò)的深度可以提高現(xiàn)有檢測(cè)算法的準(zhǔn)確率。但從算法最后的準(zhǔn)確率可以看出僅僅增加網(wǎng)絡(luò)的深度對(duì)算法檢測(cè)的準(zhǔn)確率的提高是有限的，人群嚴(yán)重遮擋的情況，仍然沒有很好的提高準(zhǔn)確率的解決方法。后續(xù)仍然需要針對(duì)密集人群場(chǎng)景下的行人檢測(cè)做進(jìn)一步的理論分析和實(shí)際測(cè)試。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】