[发明专利]基于深度学习的快速行人检测方法在审
| 申请号： | 201810001077.9 | 申请日： | 2018-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN108229390A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 孙君凤;许宏吉;刘爱玲;房桦;刘琛 | 申请（专利权）人： | 济南中维世纪科技有限公司;山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 张贵宾 |
| 地址： | 250101 山东省济南市济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明的基于深度学习的快速行人检测方法，包括以下步骤：（1）构建带有标注信息的行人数据集：采集不同场景下的监控视频图像，构建行人检测标准数据集，并对数据集进行扩充，包含图像及其标注信息；（2）利用构建的行人数据集对网络模型预训练，生成适用于行人检测的模型：利用行人数据集对预训练模型进行微调，训练为适用于所构建数据集的行人检测模型；（3）对训练好的模型进行多通道视频快速行人检测的测试：基于多通道视频拼接方法，对待测试图像进行预处理，输入训练好的模型进行检测，得到目标的位置信息。本发明的方法能够降低光照、复杂背景等对行人检测的影响，快速检测行人，自动对监控视频进行分析，及时地发现异常事件。 | ||
| 搜索关键词： | 行人检测 构建 行人数据 多通道视频 标注信息 数据集 监控视频图像 预处理 标准数据 测试图像 复杂背景 监控视频 快速检测 网络模型 训练模型 异常事件 拼接 微调 光照 采集 图像 测试 场景 检测 学习 发现 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的快速行人检测方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）构建带有标注信息的行人数据集：采集不同场景下的监控视频图像，构建行人检测标准数据集，并对数据集进行扩充，包含图像及其标注信息；（2）利用构建的行人数据集对网络模型预训练，生成适用于行人检测的模型：利用步骤一中准备好的数据集对预训练模型进行微调，训练为适用于所构建数据集的行人检测模型；（3）对训练好的模型进行多通道视频快速行人检测的测试：基于多通道视频拼接方法，对待测试图像进行预处理，输入训练好的模型进行检测，得到目标的位置信息。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于济南中维世纪科技有限公司;山东大学，未经济南中维世纪科技有限公司;山东大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810001077.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
