行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、自动驾驶、人机交互等领域。尤其在动态场景中，行人的快速移动、遮挡、光照变化等因素给检测带来了巨大挑战。本文将详细介绍如何通过融合YOLOv5（You Only Look Once version 5）目标检测算法与光流法，提升在动态场景中的行人检测效果。
YOLOv5是YOLO系列算法的一个最新版本，以其高效、准确的特点而广受好评。YOLOv5采用了单阶段目标检测框架，能够在单次前向传播中同时预测目标的类别和边界框。其核心优势在于：
光流法是一种用于估计图像序列中像素运动信息的算法，通过分析连续帧之间的像素变化，可以得到像素的运动矢量场。光流法在动态场景分析中尤为重要，能够捕捉到物体的运动轨迹，对于提升目标检测的连续性和稳定性具有重要意义。
将YOLOv5与光流法融合，旨在利用YOLOv5的高精度目标检测能力和光流法的运动信息分析能力，共同应对动态场景中的行人检测难题。具体策略如下：
使用YOLOv5对视频帧进行初步的目标检测，获取行人的初始位置和边界框。
对初步检测到的行人，应用光流法进行运动轨迹跟踪。通过计算相邻帧之间的光流场，更新行人的位置和边界框，提高检测的连续性和稳定性。
将YOLOv5的检测结果与光流跟踪的结果进行融合，对存在冲突的检测结果进行校正，最终输出准确、连续的行人检测结果。
以下是YOLOv5与光流法融合的简化代码示例：
import torch
import cv2
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.datasets import LoadImages
# 加载YOLOv5模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()
# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 光流法初始化
prev_gray = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)
old_points = []
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# YOLOv5检测
img0 = frame.copy()
img = LoadImages(frame, img_size=640).__call__()[0]
results = model(img)[0]
detections = non_max_suppression(results, 0.25, 0.45, agnostic=False)[0]
detections = detections.cpu().numpy()
for x1, y1, x2, y2, conf, cls in detections:
bbox = [int(x1), int(y1), int(x2-x1), int(y2-y1)]
# 提取检测到的行人区域用于光流跟踪
roi = frame[y1:y2, x1:x2]
gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, new_points, _, _ = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prev_gray, gray, old_points, None, **lk_params)
# 更新光流跟踪点
old_points = [p for p, status, err in zip(new_points.reshape(-1, 2), ret.ravel(), err.ravel()) if status]
prev_gray = gray.copy()
# 绘制检测结果和跟踪轨迹
for (x, y) in old_points:
cv2.circle(frame, (x + x1, y + y1), 5, (0, 255, 0), -1)
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
本文介绍了如何在动态场景中融合YOLOv5与光流法进行行人检测，通过结合两者的优势，显著提升了检测的准确性和连续性。未来的研究可以进一步探索更高效的融合策略和优化算法，以适应更加复杂的动态环境。