[发明专利]基于深度学习的行人检测模型构建方法及行人检测方法有效
| 申请号： | 201911309623.6 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111191535B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 李旻先;张基文 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的行人检测模型构建方法及行人检测方法，该方法设计了一种深度卷积神经网络结构，联合采用改进的排斥损失来监督深度卷积神经网络的训练，该方法首先利用特征提取网络从图像中提取特征图，然后利用多步预测的方式生成行人预测框，最后利用非极大值抑制策略过滤出最终的行人检测框。本发明提出的方法能够有效减少由于类内遮挡引起的漏检和误检。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 行人 检测 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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