近日，中國科學院光電信息處理重點實驗室的科研成果“基于雙模全卷積網絡的行人檢測算法”獲《紅外與激光工程》2018年第2期封面刊載。 

　　行人檢測技術是自動駕駛、機器人以及智能視頻監控等研究領域的核心技術。沈陽自動化所研究人員通過對基于共享特征提取網絡的目標檢測網絡和弱監督訓練語義分割網絡的輸出結果進行融合，得到目標最終檢測結果的方法可兼顧目標檢測的精度與速度。 

　　研究人員首先通過改進的YOLO檢測網絡對圖像中的目標進行檢測，得到一系列候選區域。在此基礎上，分析了候選區域中虛警與漏警的成因，發現前景與背景的區分錯誤對檢測準確率影響較大?；诖?，利用通過弱監督訓練的語義分割網絡得到的圖像像素級分類結果將前景與背景區分開來，并在此基礎上，提出了一種模型融合方法，將語義分割結果作為二進制掩模與原有檢測結果進行融合，提升了算法的精度，最終完成檢測。實驗結果表明，算法在檢測速度與精度方面都具有較高的性能，具有重要的工程意義。 

　　《紅外與激光工程》是中國航天界光電子技術領域內學術性與工程應用性集于一體的綜合性刊物，主要刊登國內紅外與激光技術方面的學術論文和工程研究報告，集中反映了中國光電技術在宇航、衛星及導彈武器系統中的工程應用水平。（中國科學院光電信息處理重點實驗室）