[发明专利]一种基于区域候选的粗精行人检测方法有效
| 申请号： | 201910535870.1 | 申请日： | 2019-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN110263712B | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 宋晓宁;周少康;孙俊 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 宋华 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于区域候选的粗精行人检测方法，包括粗检测阶段，所述粗检测阶段还包括以下步骤，运用局部无关通道特征方法对粗训练样本的待检测图片进行粗检测；筛选出在所述粗训练样本上漏检掉的标签目标框；对漏检的所述标签目标框进行聚类分析，设置标签尺度与长宽比；利用所述尺度与长宽比训练区域候选网络；图片输入训练好的所述区域候选网络输出的检测结果融合，得到粗检测结果。本发明的有益效果：本发明一是在粗检测阶段通过聚类方法对目标真实结果进行分析，利用区域候选网络进行有针对性的训练，将检测结果与原来的候选框融合，得到更高的召回率，显著地降低了检测结果的漏检率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区域 候选 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于区域候选的粗精行人检测方法，其特征在于：包括粗检测阶段，所述粗检测阶段还包括以下步骤，运用局部无关通道特征方法对粗训练样本的待检测图片进行粗检测；筛选出在所述粗训练样本上漏检掉的标签目标框；对漏检的所述标签目标框进行聚类分析，设置标签尺度与长宽比；利用所述尺度与长宽比训练区域候选网络；图片输入训练好的所述区域候选网络输出的检测结果与所述局部无关通道特征方法训练的一分类器输出的粗检测结果进行融合，得到粗检测结果。
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