深度卷积神经网络的行人检测 (pedestrian detection)

行人检测 (pedestrian detection)是智能交通视频分析的基础技术之一。

1 现有的方法

• 基于HOG方法
• 基于DPM
• 基于卷积神经网络

基于HOG方法已经研究了很多年，有一些现成的代码实现，速度看起来也是比较快的，可以做到500帧每秒的检测速度（640*480，GTX295）。基于DPM的方法其实也是基于HOG的，只不过为行人的图像构建可以变形的模型，这样在检测行人的时候更为鲁棒。基于DCNN的模型是最近随着深度学习的盛行而来的，目前看起来正确率相对较高，但是速度相对较慢。

Denso IT Laboratory在网上Post的这段视频是我看到的第一个基于DCNN的实时行人检测监测。impressive! 实现的平台是AMD的Tegra K1，适合嵌入式设备。（昨天还有AMD的工程师来问我们是否有兴趣在APU上搞点东西，我现在也比较看好APU了。）使用了9层CNN网络，还可以输出行人到摄像头的距离，行人高度，是否摔倒等信息(orientation)。

2 数据集

目前大家常用的行人检测数据集主要是：

INRIA数据库： 训练集有正样本614张（包含2416个行人），负样本1218张；测试集有正样本288张（包含1126个行人），负样本453张。图片中人体大部分为站立姿势且高度大于100个象素，部分标注可能不正确。

Caltech行人数据库： 规模较大的行人数据库，采用车载摄像头拍摄，约10个小时左右，视频的分辨率为640x480，30帧/秒。标注了约250,000帧（约137分钟），350000个矩形框，2300个行人，另外还对矩形框之间的时间对应关系及其遮挡的情况进行标注。

ETH行人数据库：该数据库采用一对车载的AVT Marlins F033C摄像头进行拍摄，分辨率为640x480，帧率13-14fps，给出标定信息和行人标注信息。

3 算法分析

paper: Real-time Pedestrian Detection Using LIDAR and Convolutional Neural Networks

Denso是一个做视频分析的公司，文章比较难找到。这篇Denso2006年的文章，描述了这个系统的早期版本:

• 使用了两层的CNN网络。输入是30*60。这个结构还是一个Classification的网络。这个网络比较小。
  
• 然后对整个图片使用滑动窗口。1. 结合LIDAR光线探测器来减少搜索的区域; 2. 基于flat world假设（就是人总是站在路上的，所以可以实事先画出道路区域，这个对固定摄像头是有效的），减少搜索区域。
• 实现的速度（那时候还是P4的时代）
  

Beyond Pedestrian Detection: Deep Neural Networks Level-Up Automotive Safety

这篇文章是Denso在GPU计算网站给出的算法框架，看起来很简单，就是3层卷积，3层Maxpool和3层的Full connected .

最后一层既包括Classification，又有Regression。

others:

Tegra 1：
NVIDIA® Kepler™ 架构 (NVIDIA 4-加-1 (4-Plus-1™) 四核 ARM Cortex-A15 )
192 个 NVIDIA CUDA
最大内存容量 8 GB
28 纳米
364.8 GFLOPs (Intel i7 只有91.87 GFLOPS)
power: <2W (while Titian >250w，能效比是GPU的10倍？)

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如何做Location？