[发明专利]一种基于异构多分支深度卷积神经网络的监控视频人头检测方法在审
| 申请号： | 201911168427.1 | 申请日： | 2019-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN111144209A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 王慧燕;潘峥昊 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 许可唯 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于异构多分支深度卷积神经网络的监控视频人头检测方法，可应用于视频监控领域中的各种小目标检测。为了提高目标检测算法的检测精度，对YOLOv3结构进行改造，将其主干网络修改为双主干网络结构，其中一个分支以DenseNet121网络为主干网络，去掉其最后的FC层，然后将其基础结构由CBL修改为BRC结构；另外一个分支采用Darknet53为主干网络，去掉其最后FC层，该分支的BRC结构不作修改。本发明设计的双主干结构网络模型取名为Dense_YOLO网络，通过两个不同结构的主干网络提取的特征进行特征融合，提高了检测效果，减少了误检和漏检，适用于小目标检测，效果优于以Darknet53作为主干网络的YOLOv3模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 异构多 分支 深度 卷积 神经网络 监控 视频 人头 检测 方法 | ||
【主权项】：
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