[发明专利]基于轻量化YOLO v5网络模型与时空记忆机制的行人检测方法在审
| 申请号： | 202210756317.2 | 申请日： | 2022-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN115116137A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 陈海永;史世杰;谭江恒 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 张国荣 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量化YOLO v5网络模型与时空记忆机制的行人检测方法，该行人检测方法采用轻量化YOLO v5网络，将原版YOLO v5模型的Foucs层替换为卷积层以及将主干网络中的卷积替换为通道随机混合的分组卷积来轻量化模型，并利用时空记忆机制对网络检测结果进行修正，减少误识别，利用修正的检测结果进行行人位置检测，降低了模型的误识别率且减少了模型的硬件开销并提高了处理速度。采用本发明行人检测方法在数据集测试结果为：误识别率从7％降低至1％，处理速度从56FPS提升到74FPS。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量化 yolo v5 网络 模型 时空 记忆 机制 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
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