[发明专利]一种行人目标检测方法、装置及系统有效

专利信息
申请号: 201811172791.0 申请日: 2018-10-09
公开(公告)号: CN109558790B 公开(公告)日: 2023-09-12
发明(设计)人: 仝小敏;吉祥;李鹏;李俊毅;仝茵 申请(专利权)人: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
主分类号: G06V20/40 分类号: G06V20/40;G06V40/10;G06V10/44;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/20
代理公司: 工业和信息化部电子专利中心 11010 代理人: 于金平
地址: 100041 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 行人 目标 检测 方法 装置 系统
【权利要求书】:

1.一种行人目标检测方法,其特征在于,包括:

将原始图像I0输入预设的行人检测模型,得到行人检测结果集合P={<pk,Tk,xk,min,xk,max,yk,min,yk,max>,k=1,2,...,K};其中,K为当前检测到的行人目标数,pk为第k个目标Tk的检测置信度,xk,min,xk,max,yk,min,yk,max分别为Tk的上下左右边界像素位置;

采用基于混合高斯模型的背景差算法对当前帧图像进行运动前景提取,得到的前景图I;

将行人检测结果中第k个目标为Tk,在当前图像中对应的区域为(xk,min,xk,max,yk,min,yk,max),行人Tk的运动得分其中,Areak=(xk,max-xk,min+1)·(yk,max-yk,min+1),

当Sk大于预定阈值,则判定Tk为正确检测到的行人目标,当Sk小于等于预定阈值,则判定Tk为虚警目标;

对图像中坐标为(x,y)的点处混合高斯模型为M={<wi,Modeli>,i=1,2,...,Num},Num为混合高斯模型所包含的单高斯模型的数目,前景提取其中,I0为当前输入原始图像,θ为前景提取阈值,Modeli表示混合高斯模型的第i个高斯模型,wi为混合高斯模型所对应的权重。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

所述行人检测模型为采用VOC和COCO数据库一起训练YOLO V3权重模型,目标类别数取class=1,迭代预定次数后得到的权重模型。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

所述预定阈值为0.5。

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