[发明专利]基于深度学习的行人检测方法及检测装置有效
| 申请号： | 201710010476.7 | 申请日： | 2017-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN106845374B | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 丁贵广;郝晖;陈仕江 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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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方法及检测装置，其中，方法包括：获取视频数据；根据视频数据定位多个可能存在行人的关键区域；通过深度卷积神经网络对多个可能存在行人的关键区域进行多次迭代，得到调整和过滤后的行人特征，以判断关键区域中是否有行人；如果关键区域中有行人，则输出每一个行人检测结果的边界框和置信度。该方法在行人检测中，可以提升关键区域检测效果和关键区域中行人检测效果，实现满足真实应用场景需要的高清视频实时行人检测的目的，不但提高检测的精确度，而且提高检测效率，简单易实现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 行人 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取视频数据；根据所述视频数据定位多个可能存在行人的关键区域；通过深度卷积神经网络对所述多个可能存在行人的关键区域进行多次迭代，得到调整和过滤后的行人特征，以判断关键区域中是否有行人；以及如果所述关键区域中有行人，则输出每一个行人检测结果的边界框和置信度。
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