本案例为学术与工业结合的创新项目，针对街道、商圈等高密度复杂场景，开发了一套基于语义分割和数据增强的行人检测系统。我作为核心开发者，主导了算法设计、训练优化及性能提升全流程工作，具体贡献如下：

算法设计
主干网络：采用ResNet50+FPN结构，通过多尺度特征金字塔融合，增强对小尺度行人的检测能力。
注意力机制：在通道维度引入注意力模块（SE Block），对特征图进行权值重标定，减少背景干扰，关键区域检测精度提升8.6%。
数据增强：设计光照扰动、随机遮挡等合成数据策略，解决实际场景中行人姿态多变、遮挡严重的问题。

模型优化
损失函数：改进二元交叉熵损失，结合Focal Loss缓解正负样本不平衡问题。
训练策略：采用渐进式分辨率训练（从512×512逐步提升至1024×1024），平衡训练效率与精度。

性能成果
在Cityscapes数据集测试中，模型在Reasonable子集（正常可见行人）的检测准确率提升3%，在Heavy Occlusion子集（严重遮挡行人）提升8.6%。