[发明专利]行人检测网络及模型训练方法、检测方法、介质、设备有效
申请号: | 201910198487.1 | 申请日: | 2019-03-15 |
公开(公告)号: | CN110008853B | 公开(公告)日: | 2023-05-30 |
发明(设计)人: | 胡永健;陈浩;刘琲贝 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学;中新国际联合研究院 |
主分类号: | G06V40/10 | 分类号: | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 黄磊 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种行人检测网络,以VGG16为基础网络,包括fc6、fc7、conv6_2、conv7_2和conv8_2五个特征层。本发明还公开一种行人检测网络模型训练方法,包括步骤:计算行人框宽高比的期望值E;特征提取,得到置信度图和坐标偏置图;制定密集框生成策略;对训练数据文件进行预处理,训练行人检测网络得到行人检测网络模型。本发明还公开了一种行人检测方法,包括步骤:设置检测阈值,加载行人检测网络模型,初始化网络参数;将图片送入模型中,得到检测结果;将所有的检测框通过非极大值抑制对重复检测的框进行滤除,最后将结果保存在文件中。本发明基于密集框生成网络,有效地克服了现有技术在行人密集场景下漏检率高等缺点,提升该框架在行人密集场景下的检测性能。 | ||
搜索关键词: | 行人 检测 网络 模型 训练 方法 介质 设备 | ||
【主权项】:
1.行人检测网络,其特征在于,以VGG16为基础网络,选用其中的fc6、fc7,再增加conv6_2、conv7_2和conv8_2三个特征层,总共包括五个特征层。
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