[发明专利]一种基于视频的人车物检测方法

权利要求书

1.一种基于视频的人车物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

A.数据采集；

B.对步骤A中的数据进行标注；

C.对标注后的数据生成训练集和测试集；

D.构建卷积神经网络；

E.对步骤D的卷积神经网络进行模型训练；

F.检测；

所述步骤D的卷积神经网络包括：

Conv1_1、Conv1_2、Conv2_1、Conv2_2、Conv3_1、Conv3_2、Conv4_1、Conv4_2、Conv4_3、Conv5_1、Conv5_2、Conv6_1、Conv6_2、Conv7_1、Conv7_2、Conv8_1、Conv8_2卷积层；

所述步骤E中的训练过程如下：

E1.通过改变亮度、饱和度、旋转、镜像以及通过图像裁剪对步骤C中生成的训练集和测试集进行数据增强；

E2.从Conv4_2、Conv5_2、Conv6_2、Conv7_2、Conv8_2得到的feature map上面分别进行位置回归以及分类概率计算；

从Conv4_2、Conv5_2、Conv6_2、Conv7_2、Conv8_2得到的过程中特征图，然后分别计算位置信息mbox_loc与置信度信息mbox_conf，最终在这个特征图上面的结果进行最终的融合，得到最终输出结果信息output。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频的人车物检测方法，其特征在于：所述步骤A中采集各种交通场景的不同时间段内含有各类交通目标的图片。

3.根据权利要求1所述的一种基于视频的人车物检测方法，其特征在于：所述步骤B中以交通目标的外接矩形为边界进行标注。

4.根据权利要求1所述的一种基于视频的人车物检测方法，其特征在于：所述步骤C中按照图片数目4:1的比例，随机生成训练集与测试集。