针对复杂场景下行人检测效果差的问题,采用基于深度学习的目标检测中领先的研究成果,提出了一种基于改进Mask R-CNN框架的行人检测算法。首先,采用K-means算法对行人数据集的目标框进行聚类得到合适的长宽比,通过增加一组长宽比(2∶5)使12种anchors适应图像中行人的尺寸;然后,结合细粒度图像识别技术,实现行人的高定位精度;其次,采用全卷积网络(FCN)分割前景对象,并进行像素预测获得行人的局部掩码(上半身、下半身),实现对行人的细粒度检测;最后,通过学习行人的局部特征获得行人的整体掩
