[发明专利]基于多任务级联卷积神经网络的头肩检测方法及装置在审
| 申请号： | 201710042383.2 | 申请日： | 2017-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN106845406A | 公开（公告）日： | 2017-06-13 |
| 发明（设计）人： | 程炜;刘军;魏园波 | 申请（专利权）人： | 深圳英飞拓科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所44242 | 代理人： | 葛勤 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多任务级联卷积神经网络的头肩检测方法及装置，其中，该基于多任务级联卷积神经网络的头肩检测方法，包括如下步骤对每帧输入图像依次进行多级缩放处理，得到具有多个不同尺寸的目标图像；根据第一级卷积神经网络依次对多个不同尺寸的目标图像第一次卷积及池化处理，并根据第一次卷积及池化处理的结果筛选出满足预设第一阈值的多个候选头肩框；根据第二级卷积神经网络依次对多个候选头肩框进行第二次卷积及池化处理，并根据第二次卷积及池化处理的结果筛选出满足预设第二阈值的多个目标头肩框，以及输出目标头肩框。本发明的技术方案能够提高头肩检测准确性和可靠性，适合行人数量的统计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 级联 卷积 神经网络 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于多任务级联卷积神经网络的头肩检测方法，其特征在于，所述基于多任务级联卷积神经网络的头肩检测方法，包括如下步骤:S10、对每帧输入图像依次进行多级缩放处理，得到具有多个不同尺寸的目标图像，所述目标图像包含有头肩框；S20、根据第一级卷积神经网络依次对多个不同尺寸的目标图像进行第一次卷积及池化处理，并根据第一次卷积及池化处理的结果筛选出满足预设第一阈值的多个候选头肩框；S30、根据第二级卷积神经网络依次对多个候选头肩框进行第二次卷积及池化处理，并根据第二次卷积及池化处理的结果筛选出满足预设第二阈值的多个目标头肩框，以及S40、输出目标头肩框。
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