[发明专利]一种基于神经网络多尺度特征图的行人检测方法有效
| 申请号： | 201711396890.2 | 申请日： | 2017-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN108133235B | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 舒泓新;蔡晓东;陈昀;王秀英;贺光明 | 申请（专利权）人： | 中通服公众信息产业股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南智圆行方专利代理事务所(普通合伙企业) 37231 | 代理人： | 张玉琳 |
| 地址： | 830000 新疆维*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络多尺度特征图的行人检测方法，检测方法为：收集行人检测样本；对选取的视频进行截帧处理，仅保留含有行人的图片；制作样本标签；搭建轻量化残差特征提取网络；搭建多尺度特征图行人检测网络；对搭建的特征提取网络在样本数据集进行网络预训练；将训练好的特征提取网络与搭建的检测网络进行拼接，使用准备好的行人训练数据集进行最终的网络训练。本发明的有益效果是：本发明的检测方法是将残差网络作为特征提取网络，并与多尺度特征图行人检测网络进行拼接，能够在场景复杂、行人尺度变化大情况下进行检测，且准确率高、检测效率高等优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 尺度 特征 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络多尺度特征图的行人检测方法，其特征在于，所述检测方法为：步骤S1：收集行人检测样本；对选取的视频进行截帧处理，对含有行人的图片保留并构成行人检测数据集，不含行人的图片丢弃；步骤S2：制作样本标签，对行人检测数据集中一张图片中的每一个行人目标的坐标保存到xml格式的标签文件；步骤S3：搭建轻量化残差特征提取网络；步骤S4：搭建多尺度特征图行人检测网络；步骤S5：对步骤S3搭建的特征提取网络在imagenet数据集进行网络预训练；步骤S6：将步骤S5训练好的特征提取网络与步骤S4搭建的检测网络进行拼接，使用准备好的行人训练数据集进行最终的网络训练。
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