[发明专利]人头检测方法及装置有效
| 申请号： | 201910328940.6 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110084173B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 张学阳;李学军;郑辉;王雅 | 申请（专利权）人： | 精伦电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王庆龙;苗晓静 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种人头检测方法及装置，所述方法包括：将待测图像输入至人头检测模型，获得边界框集合、所述边界框集合中每个边界框的分类置信度和每个边界框的IOU定位置信度；基于所述边界框集合中每个边界框的分类置信度和每个边界框的IOU定位置信度，采用IOU‑NMS算法对所述边界框集合进行后端处理，获得人头检测结果；其中，所述人头检测模型是根据图像样本以及所述图像样本对应的人头目标真值框进行训练后获得的。本发明实施例利用卷积神经网络和特定循环神经网络模型组成的人头检测模型对输入图像进行特征提取和解码回归，然后利用IOU‑NMS算法对边界框进行后端处理，可有效地提升复杂场景下人头检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 人头 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种人头检测方法，其特征在于，包括：将待测图像输入至人头检测模型，获得边界框集合、所述边界框集合中每个边界框的分类置信度和每个边界框的IOU定位置信度；基于所述边界框集合中每个边界框的分类置信度和每个边界框的IOU定位置信度，采用IOU‑NMS算法对所述边界框集合进行后端处理，获得人头检测结果；其中，所述人头检测模型包括卷积神经网络模型和特定循环神经网络模型OFLSTM；所述人头检测模型是根据图像样本以及所述图像样本对应的人头目标真值框进行训练后获得的。
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