[发明专利]一种基于K-means聚类和区域推荐网络的行人检测方法及系统有效
| 申请号： | 201811375081.8 | 申请日： | 2018-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN109492596B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 周希杰;孙伟;马光义 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/766;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王恒静 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于K‑means聚类和区域推荐网络的行人检测方法，该方法包括以下步骤：(1)构建特征提取网络，所述特征提取网络为去除inception v1模块中所有最大池化层后的网络；(2)将K‑Means聚类算法加入所述特征提取网络的最后一个DepthConcat中，所述最后一个DepthConcat记为C |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 means 区域 推荐 网络 行人 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于K‑means聚类和区域推荐网络的行人检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)构建特征提取网络，所述特征提取网络为去除inception v1模块中所有最大池化层后的网络；(2)将K‑Means聚类算法加入所述特征提取网络的最后一个DepthConcat层中，所述最后一个DepthConcat层记为C9，得到检测候选区域；(3)将所述检测候选区域作为RPN网络的输入，得到带有矩形区域的包围框，采用ROI池化层采集所述包围框，并计算所述包围框的特征映射，对包围框进行分类和回归；(4)利用大量训练样本训练所述步骤(1)(2)和(3)搭建的模型，得到目标网络结构和目标网络参数以及最终的行人检测网络框架；(5)采用测试样本对训练好的模型进行实时检测。
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