[发明专利]基于多分支卷积神经网络的行人识别方法有效
| 申请号： | 202010345173.2 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111582091B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 杨晨;张靖宇;陈琦;范世全;耿莉 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多分支卷积神经网络的行人识别方法，包括步骤：1)初始化多分支卷积神经网络；2)边训练边筛选卷积核，作为构建块添加到各分支，构成精度和运算量可分离的多分支卷积神经网络；3)设置时间监测点和精度预估值，验证精度，如果低于精度预估值，则返回步骤2)，如果和预估值相差5％以内则停止，相差大于5％则集训训练；4)继续训练，筛选多分支卷积神经网络的全连接层的超参数；5)最后设计生成的模型，存储到移动摄像头的硬件处理架构中，离线推理其拍摄到的视频或者图像中是否有人出现。本发明为行人识别设计多分支的卷积神经网络架构，加宽网络宽度，改进模型推理识别行人的整体网络性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分支 卷积 神经网络 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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