[发明专利]一种基于级联区域生成网络和增强随机森林的行人检测方法在审
| 申请号： | 201711142150.6 | 申请日： | 2017-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN107944369A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 张建新;张小涛;张强 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连八方知识产权代理有限公司21226 | 代理人： | 卫茂才 |
| 地址： | 116622 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及行人检测领域，具体是一种基于级联区域生成网络和增强型随机森林的行人检测方法。首先，采用卷积神经网络在行人图像上提取行人图像特征；其次，采用级联区域生成网络在上述的行人图像特征上进行候选框的提取，根据提取的候选框的置信度值的高低，选取置信度较好的候选框作为行人候选区域，最后将提取的行人特征、行人候选区域以及与行人候选区域相对应的置信度值一块输入增强型的随机森林分类器训练出最终行人检测模型，完成对行人的检测。本发明对行人图像利用级联的区域生成网络方法提取候选区域，用数量较少的候选区域结合行人图像特征训练级联的增强型随机森林分类器，使行人检测复杂度低，检测的精确率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 级联 区域 生成 网络 增强 随机 森林 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于级联区域生成网络和增强随机森林的行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用卷积神经网络在行人图像上提取行人图像特征；步骤2：采用级联区域生成网络在上述的行人图像特征上进行候选框的提取，根据提取的候选框的置信度值的高低，选取置信度较好的候选框作为行人候选区域；步骤3：基于步骤1提取的行人图像特征和基于步骤2选取的行人候选区域以及与行人候选区域相对应的置信度值，将三者一起导入增强型的随机森林分类器训练行人检测模型，完成对行人的检测。
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