[发明专利]一种基于神经网络的视频行人检测方法在审
| 申请号： | 201610899106.9 | 申请日： | 2016-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN106485226A | 公开（公告）日： | 2017-03-08 |
| 发明（设计）人： | 邵李焕;陈少博 | 申请（专利权）人： | 杭州派尼澳电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市江干区下沙经济技*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的视频行人检测方法，包括以下步骤步骤S1提取视频中的一帧图像；步骤S2将当前帧图像与已有背景图像对比进而生成前景运动对象图像并进行膨胀腐蚀运算；步骤S3将前景运动对象图像进行归一化处理；步骤S4在前景运动对象图像中提取HOG特征和LUV特征；步骤S5将HOG特征和LUV特征输入预先已学习和训练好的神经网络并经神经网络处理检测出行人位置。本发明针对HOG‑SVM算法计算量大、计算速度慢的缺点，使用神经网络算法替代SVM分类器，使用HOG和LUV特征来描述图像，在保证准确率的基础上提高处理速度；并充分利用了混合高斯背景减除法滤除背景图像；算法计算速度快，准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 视频 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络和双特征融合的视频行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：提取视频中的一帧图像；步骤S2：将当前帧图像与已有背景图像对比进而生成前景运动对象图像并进行膨胀腐蚀运算；步骤S3：将前景运动对象图像进行归一化处理；步骤S4：在前景运动对象图像中提取HOG特征和LUV特征；步骤S5：将HOG特征和LUV特征输入预先已学习和训练好的神经网络并经神经网络处理检测出行人位置。
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