[发明专利]交通环境下基于深度神经网络的行人检测方法在审
| 申请号： | 201810100461.4 | 申请日： | 2018-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN108334840A | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 黄立勤;朱飘 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/42;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种交通环境下基于深度神经网络的行人检测方法。该方法：首先，获取针对交通环境下行人检测的行人数据；其次，从行人数据中筛选出有误差的数据或者不完整数据；最后，将筛选后的行人数据进行数据格式转换，以满足设计的模型或者调整模型，从而更好的学习行人数据中的内在联系。本发明使用最新车载行人数据集，该数据集具有足够的多样性、更好的对齐性和更高的分辨率，提高模型的泛化能力；且本发明针对交通环境下提出两种数据增广策略，可有效解决复杂背景和视角变化等问题，提高模型稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 行人数据 交通环境 行人检测 神经网络 筛选 数据格式转换 复杂背景 内在联系 视角变化 完整数据 有效解决 对齐性 数据集 分辨率 多样性 学习 | ||
【主权项】：
1.一种交通环境下基于深度神经网络的行人检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取针对交通环境下行人检测的行人数据；步骤S2、从行人数据中筛选出有误差的数据或者不完整数据；步骤S3、将筛选后的行人数据进行数据格式转换，以满足设计的模型或者调整模型，从而更好的学习行人数据中的内在联系。
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