1.算法理论概述
基于Mask-RCNN深度学习网络的人员检测算法是一种用于检测图像中人员目标的方法。该算法结合了目标检测和实例分割的能力，能够准确地定位人员目标并生成像素级的掩膜。Mask-RCNN是一种基于深度学习的目标检测算法，它是在Faster-RCNN的基础上进行扩展的。Mask-RCNN通过添加一个Mask Head网络来预测每个候选框的语义分割掩码，从而实现目标的精确分割和识别。Mask-RCNN网络主要包含两个部分：Region Proposal Network（RPN）和Mask Head。RPN用于生成候选框，Mask Head用于预测每个候选框的语义分割掩码。RPN首先对输入图像进行卷积和池化操作，然后生成一组候选框，这些候选框被用于后续的目标检测和分割。Mask Head网络接受RPN生成的候选框作为输入，然后对每个候选框进行语义分割掩码的预测，最终输出每个物体的类别和掩码。
MASK-RCNN的基本结构如下图所示：
MASK-RCNN的实现步骤如下：
1.数据准备 首先，需要准备训练数据集，包括带有标注框和掩膜的人员图像。同时，还需要定义类别标签，例如"person"和"background"。
2.网络架构 Mask-RCNN是一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型。它由两个子网络组成：区域建议网络（RPN）和掩膜子网络。RPN用于生成候选目标框，而掩膜子网络用于生成目标的像素级掩膜。这两个子网络共享特征提取层，以提高计算效率。
8.网络训练 使用训练数据集对Mask-RCNN网络进行训练。通过反向传播和梯度下降算法，优化网络参数，以最小化损失函数。训练过程中可以使用数据增强技术来增加数据样本的多样性。
9.目标检测与分割 在测试阶段，将训练好的网络应用于新的图像。通过前向传播，对图像进行目标检测和实例分割操作。根据模型输出的框和掩膜信息，可以准确地定位人员目标并生成像素级的掩膜。ask Head的掩码预测：
$$\hat{m}{h,w} = \frac{1}{Z}\sum{(u,v)\in R} f_{u,v}(h,w)$$
其中，$Z$是一个归一化因子，$R$是候选框的区域，$f_{u,v}$表示特征图上(u,v)位置的特征向量。
实现Mask-RCNN算法的难点在于网络架构的设计和训练过程的调优。网络的设计需要合理选择卷积和全连接层的结构，并考虑不同尺度目标的检测能力。训练过程需要选择合适的优化算法和学习率调度策略，并进行适当的数据增强和正则化，以提高网络的泛化能力和鲁棒性。此外，合适的损失函数选择和权衡目标检测与实例分割任务的重要性也是一个挑战。
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.算法运行效果图预览
4.部分核心程序
for i = 1:20
img = imread(file_list(i).name);% 读取图像
imgSize = size(img);% 获取图像尺寸
[~, maxDim] = max(imgSize); % 获取最大尺寸维度
resizeSize = [NaN NaN]; % 调整后的尺寸
resizeSize(maxDim) = targetSize(maxDim);% 按目标尺寸调整尺寸
img = imresize(img, resizeSize);% 调整图像尺寸
% 进行 Mask RCNN 检测
[boxes, scores, labels, masks] = detectMaskRCNN(net, maskSubnet, img, params, SimuEnv);
if(isempty(masks))
overlayedImage = img;% 如果未检测到掩膜，使用原始图像
NAME='未检测到人员'% 名称为未检测到人员
else
overlayedImage = insertObjectMask(img, masks);% 将掩膜绘制在图像上
NAME='检测到人员'% 名称为检测到人员
end
figure
imshow(overlayedImage) % 显示处理后的图像
showShape("rectangle", gather(boxes), "Label", labels, "LineColor",'g')% 显示边界框和标签
title(NAME);% 设置标题
end