结合金字塔池化模块的YOLOv2的井下行人检测

来源：计算机工程与应用杂志2019年第3期北京时间：

作者：王 琳1，卫 晨2，李伟山1，张钰良2

单位：1.西安邮电大学 通信与信息工程学院，西安 710061；2.西安邮电大学 经济与管理学院，西安 710061

摘要：煤矿井下的行人检测对于保障井下作业人员的安全至关重要。煤矿井下光照暗、粉尘大，直接用YOLOv2检测井下行人，准确率低，仅达到54.3%。针对此问题，以YOLOv2网络为基础，结合了金字塔场景解析网络（PSPnet）中的金字塔池化模块，充分利用图片的上下文信息，提出了YOLOv2_PPM网络。在井下行人检测数据集上进行实验，YOLOv2_PPM网络的准确率提升到63.5%，较YOLOv2网络增加了9.2%，且速度达到了39?帧/s（FPS）。当输入图片的大小为480×480时，检测的准确率提升到71.6%，同时速度为28?帧/s，满足了实时检测的要求。

关键词：目标检测,行人检测,YOLOv2,金字塔场景解析网络（PSPnet）