复杂场景行人检测：深度学习方法与挑战

在现代计算机视觉与目标检测领域，行人检测作为一种关键任务，吸引了大量的研究关注。行人检测的目标在于通过图像处理和机器学习技术精确定位图像中的行人，这对于后续的人体追踪、重识别和图像检索等高级智能分析具有重要意义[1-4]。尽管现有的目标检测算法在简单场景下行人检测表现良好，但在复杂环境如拥挤的街道或商场，行人遮挡、尺度不一致等问题仍对检测性能构成挑战[5]。 遮挡是行人检测中的核心难题，包括行人间的类内遮挡和非目标物体遮挡两种情况。类内遮挡指行人之间的相互遮挡，可能导致目标行人检测框的相互抑制和后处理阈值的敏感性[6-7]。非目标物体遮挡则涉及像车辆、路障这样的非行人目标，这些遮挡可能造成行人特征信息丢失，增加漏检风险[8]。解决遮挡问题的研究者们提出了创新方法，例如Zhang等人采用OR-CNN算法，通过改进Faster R-CNN的损失函数和引入二次分类，提升了遮挡行人检测的准确性[10]。Pang等人的MGAN算法则从注意力机制入手，提高遮挡行人检测的效果[11]。 对于行人尺度不一致的问题，Liu等人提出了ALFNet算法，通过分段渐进定位策略优化了多尺度行人的检测性能[12]。此外，他们还开发了无锚点检测网络CSP（Center and Scale Prediction），这种方法将行人检测视为高级语义特征检测，首先预测中心点和目标尺寸，然后通过坐标信息映射到检测框，有助于提高小尺度行人检测的精度[13]。 CSP网络与CornerNet、CenterNet等无锚点目标检测算法齐名，它们摒弃了传统的基于锚点的检测框架，转而依赖特征图信息进行分类和位置回归，这使得网络结构更加灵活，能够更好地适应复杂场景下的行人检测需求，进一步推动了该领域的技术发展。基于卷积神经网络的行人检测方法不断优化，旨在提升在各种场景下的鲁棒性和准确性，以满足实际应用中的挑战。