[发明专利]基于多尺度的卷积特征的行人检测方法有效
| 申请号： | 201910063790.0 | 申请日： | 2019-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN109784291B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 邹腾涛;杨尚明 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 何凡 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度的卷积特征的行人检测方法，其包括获取待识别图像，并将其转换为设定尺寸后存储为转换图像；将转换图像输入VGG16网络模型进行特征提取，并将最后一个下采样层的输出存储为第一特征图，每个下采样层前一个卷积层的输出存储为第二特征图；将第一特征图输入区域推荐网络中，得到前景的推荐区域；截取转换图像与推荐区域对应的区域作为子图像，并将子图像输入VGG16网络模型得到每个子图像的第三特征图；截取第一特征图和所有第二特征图上与第三特征图相对应区域的特征图；将同一第三特征图截取的所有特征图拼接后输入识别网络中进行识别，得到推荐区域是行人的概率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 卷积 特征 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于多尺度的卷积特征的行人检测方法，其特征在于，包括：获取待识别图像，并将其转换为设定尺寸后存储为转换图像；将转换图像输入VGG16网络模型进行特征提取，并将最后一个下采样层的输出存储为第一特征图，每个下采样层前一个卷积层的输出存储为第二特征图；将第一特征图输入区域推荐网络中，得到前景的推荐区域；截取转换图像与推荐区域对应的区域作为子图像，并将子图像输入VGG16网络模型得到每个子图像的第三特征图；截取第一特征图和所有第二特征图上与第三特征图相对应区域的特征图；将同一第三特征图截取的所有特征图拼接后输入识别网络中进行识别，得到推荐区域是行人的概率。
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