[发明专利]一种基于轻量级两阶段神经网络的行人检测方法在审
| 申请号： | 202010610444.2 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111767857A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 周军;阙禄颖;张腾 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 何凡 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级两阶段神经网络的行人检测方法，通过两阶段检测算法处理当前帧图像，得到当前帧的行人边框数据组，对边框数组不为空的当前帧的行人边框数据用最小的矩形区域连通，并且向四周扩展多个像素，得到一个包括当前帧所有行人的大矩形边框，不断用前一帧的大矩形边框去截取新一帧图像，从而提升算法处理速度，提出的二阶段神经网络行人检测算法采用参数共享技术对图像进行处理，解决了现有神经网络检测行人需通过加深网络层数、在不同的特征图接出分支等方法来适应复杂的情况，造成引入大量的网络参数和增加运算量的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 阶段 神经网络 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
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