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作者：张瑶;刘发炳;黄国勇;钱俊兵;阮爱国;沈忠明;
单位：昆明理工大学民航与航空学院;中广核玉溪华宁风力发电有限公司;
摘要：鱼眼镜头非线性光学畸变导致鱼眼图像行人检测算法精度低，且校正算法也无法完全克服鱼眼图像的边缘严重变形。针对上述问题，文中以Faster R-CNN架构为基础，建立了鱼眼图像校正光路模型。针对鱼眼图像畸变，提出一种基于微分方程的鱼眼图像校正模型，并提出一种改进算法用于鱼眼图像的行人检测。构建了ResNet 50融合特征金字塔网络结构，以增强网络的多尺度特征提取能力，提高网络对行人小目标的定位和识别能力；优化平滑L1损失函数解决大梯度难学样本与小梯度易学样本间的不平衡问题，提高训练效果。实验结果表明，文中算法与现有鱼眼图像行人检测算法相比，检测精度提高了39.68%。在边缘轻微畸变及小尺度行人的检测精度可以达到90%以上，有助于提高极端条件下鱼眼图像的行人检测性能。
关键词：鱼眼镜头;;鱼眼图像;;畸变校正;;行人检测;;Faster R-CNN;;ResNet 50
基金资助：国家自然科学基金项目（62363018）;; 教育部科技发展中心产学研创新基金资助课题（2021JQR023）;教育部产学研合作教育项目基金（220602518-231116）;; 航天科工深圳（集团）有限公司委托项目（KG-CX-FK-20230714002）
