基于YOLOv4的行人检测算法 - 王洪元; 齐鹏宇; 唐郢; 张继; 朱繁; 徐志晨 (常州大学学报（自然科学版）, 2024)
TP391.41; 针对实际场景下YOLOv4模型难以处理遮挡行人的问题,在保证YOLOv4模型实时性的情况下做出了改进,将YOLOv4模型应用于行人检测.为了提高模型检测遮挡行人的能力,模型采用K-means++聚类算法重新设计适用于行人目标尺寸的先验框,引入排斥损失函数项,使候选框与临近的非匹配目标真实框距离最大化,候选框和其他目标真实框的重叠比例最小化.改进后模型在具有挑战性的数据集CrowdHuman和Caltech上进行实验,实验结果均验证了文中方法的有效性,最后将模型应用于实际场景下的视频行人检测,同样验证了本文改进的有效性.