[发明专利]一种面向密集人群的深度行人检测方法有效
| 申请号： | 201811593155.5 | 申请日： | 2018-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN109766796B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 黄增喜;王晓明;杜亚军;于春 | 申请（专利权）人： | 西华大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V40/10;G06V10/25 |
| 代理公司： | 四川君士达律师事务所 51216 | 代理人： | 芶忠义;罗奇 |
| 地址： | 610039 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于图像及视频处理技术领域，尤其为一种面向密集人群的深度行人检测方法，包括以下几个步骤：采用基于全局特征的卷积神经网络提取图像中行人候选框，根据置信分数和相互交叠程度，从中定位人群图像区域，并选择出较可靠独立行人和非独立行人目标；对人群区域图像进行自适应尺度变换后合并成一幅紧凑人群图像，采用基于局部特征的自底向上卷积神经网络提取人群中的行人关键点集；检测并排除虚假行人关键点后定位行人，与非独立行人目标进行比较分析后得到人群中的行人检测结果。本发明，在基于全局特征的深度行人检测基础上，定位人群图像区域，采用基于行人关键点的自底向上深度行人检测方法，避免了对非极大值抑制类方法和技术的依赖，并综合了两类深度行人检测方法的优势，从而提高密集人群中行人检测的准确性和定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 密集 人群 深度 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向密集人群的深度行人检测方法，其特征在于：包括以下几个步骤：S1、采用基于全局特征的卷积神经网络提取图像中行人候选框，根据置信分数和相互交叠程度，从中定位人群图像区域，并选择出较可靠独立行人和非独立行人目标；S2、对人群区域图像进行自适应尺度变换后合并成一幅紧凑人群图像，采用基于局部特征的自底向上卷积神经网络提取人群中行人的关键点集；S3、检测并排除虚假行人关键点后定位行人，与非独立行人目标进行比较分析后确定人群中的行人目标，与独立行人目标一起构成最终行人检测结果。
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