[发明专利]行人检测方法、系统、计算机设备及计算机可存储介质在审
申请号: | 201910031726.4 | 申请日: | 2019-01-14 |
公开(公告)号: | CN109902556A | 公开(公告)日: | 2019-06-18 |
发明(设计)人: | 贾雪丽;程宁;王健宗 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人: | 林彦之 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明实施例提供了一种行人检测方法,所述方法包括:将待检测图片输入到所述YOLO神经网络;通过所述YOLO神经网络对所述待检测图片执行卷积操作和池化操作;通过预设的B个行人预测框在所述2A个x*y卷积特征图上做卷积操作,输出x*y*B*(5+C)的输出张量,C表示C个条件类别概率;及根据所述输出张量获取所述待检测图片中的行人及行人所在位置。本实施例可以有效提高小物体的预测准确性。 | ||
搜索关键词: | 卷积 神经网络 行人检测 输出 检测 计算机设备 条件类别 图片输入 可存储 特征图 小物体 预测 池化 预设 计算机 概率 图片 | ||
【主权项】:
1.一种基于YOLO神经网络的行人检测方法,其特征在于,所述方法包括:将待检测图片输入到所述YOLO神经网络,所述YOLO神经网络包括主线和支线,所述主线包括依顺序耦合的N个卷积层,所述N个卷积层之间配置有M个池化层,第M‑1个池化层还耦合所述支线,所述支线包括依序耦合的第M+1个池化层和第N+1个卷积层;通过所述YOLO神经网络对所述待检测图片执行卷积操作和池化操作,以得到2A个x*y卷积特征图,所述2A个x*y卷积特征图包括所述第N个卷积层输出A个x*y卷积特征图以及所述第N+1个卷积层输出A个x*y卷积特征图;通过预设的B个行人预测框在所述2A个x*y卷积特征图上做卷积操作,输出x*y*B*(5+C)的输出张量,C表示C个条件类别概率;及根据所述输出张量获取所述待检测图片中的行人及行人所在位置。
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