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[发明专利]骑行人跟踪方法、装置、设备、存储介质及车辆-CN202211115887.X在审
发明人：孙彬 -专利权人：北京罗克维尔斯科技有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本公开涉及一种骑行人跟踪方法、装置、设备、存储介质及车辆，通过在获取到对骑行人标注了行人检测框和骑行人检测框的多帧图像后，利用行人检测框和骑行人检测框具有的丢帧参数，来选取行人检测框和骑行人检测框中的一种类型的检测框作为跟踪检测框，然后通过跟踪检测框来关联相邻两帧图像中的骑行人，实现对多帧图像中骑行人的目标跟踪，解决了对骑行人目标具有的两个检测框分别进行目标跟踪，从而导致跟踪结果出错的问题。
行人跟踪方法装置设备存储介质车辆

[发明专利]行人安全过街的交通控制系统及方法-CN201410790682.0在审
发明人：王海恩;管青;任文杰 -专利权人：上海宝康电子控制工程有限公司
申请日： 2014-12-17 - 公布日： 2016-07-13 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本发明涉及行人安全过街的交通控制系统，其包括行人检测装置，用以检测斑马线上是否有行人通过；道路交通信号控制器，用以根据行人检测装置的检测信号调整行人相位信号灯的输出信号；红灯检测设备，用以检测行人相位信号灯的红灯信号；语音报警器以及数个行人相位信号灯；行人检测装置为行人视频检测器，且行人视频检测器设置在距离斑马线两端各一个车道的位置；本发明还涉及一种实现行人安全过街的交通控制方法。采用本发明的行人安全过街的交通控制系统及方法，通过对行人行为的检测及对行人相位放行时间的延长或者缩短，提高了路口通行能力，保证了行人通过路口的安全，同时语音警告和抓拍行人闯红灯，应用范围广泛。
行人安全交通控制系统方法

[发明专利]一种多特征多模型的行人检测方法-CN201610212821.0有效
发明人：陈昌海 -专利权人：国家电网公司;国网湖北省电力公司荆州供电公司;湖北科能电力电子有限公司
申请日： 2016-04-07 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种多特征多模型的行人检测方法，包括：用ICF+Adaboost分类器A处理视频帧RGB图像，用基于前景掩码行人检测分类器处理前景掩码；将2个分类器的检测结果合并，按阈值划分为高置信度行人检测结果和低置信度行人检测结果；采用ICF+Adaboost分类器B、DPM行人检测分类器分别对低置信度行人检测结果进行检测，将2个分类器检测结果合并，并将检测到的每个行人的检测计分、重叠率、宽高比、分类器序号和前景比率作为特征向量，输入1个裁决SVM中，判断检测到的行人是否为正确的行人检测，并输出新的行人检测结果，并将此结果与高置信度行人检测结果合并为一个合集作为最终检测结果。本发明有效地解决目前行人检测中存在的误判率较高问题，并提高检测率。
一种特征模型行人检测方法

[发明专利]一种基于行人检测的建库方法、装置、设备及存储介质-CN202211126801.3在审
发明人：白玲;孔爱祥 -专利权人：广联达科技股份有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行人检测的建库方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标摄像头的监控视频，并按照预设帧数从所述监控视频中截取出多个检测图片帧；依次从每个检测图片帧中确定出行人检测框，并将所有检测图片帧中属于同一行人的行人检测框聚类为一行人组；其中，所述行人检测框用于表征行人在检测图片帧中的实际位置；判断在预设的行人库中是否存在与所述行人组相匹配的行人文件；其中，所述行人库中的各个行人文件是基于其他摄像头的监控视频得到的；若是，则将所述行人组存储到相匹配的行人文件中，若否，则将所述行人组存储到所述行人库中新建的行人文件中；本发明能够基于对行人的检测进行自动建库。
一种基于行人检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于轻量化YOLOv3的行人检测方法及系统-CN202110171542.5有效
发明人：杨利红;甘彤;商国军;张琦珺;程剑;刘海涛;窦曼莉;任好;房思思;卢安安;聂建华;姜少波 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十八研究所
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明发明公开了一种基于轻量化YOLOv3的行人检测方法，包括：建立针对周界入侵防护应用场景的行人数据集；构建轻量化YOLOv3行人检测网络；划分行人检测训练集，训练轻量化YOLOv3行人检测网络得到轻量化行人检测模型；划分行人检测验证集，验证训练得到的轻量化行人检测模型效果；将轻量化YOLOv3行人检测模型部署到嵌入式前端设备中。本方法采用高精度的轻量化骨干网络替换传统YOLOv3检测网络的骨干网络，大幅降低了行人检测网络的前向运算量和行人检测网络的参数数据量，在保证了行人检测的精度的同时大幅提升了行人检测速度，适用于计算能力较低
一种基于量化 yolov3 行人检测方法系统

[发明专利]行人检测方法、装置及电子设备-CN201910498944.9有效
发明人：闫勇 -专利权人：湖南国科微电子股份有限公司
申请日： 2019-06-10 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人检测方法、装置及电子设备，所述方法包括：基于当前行人检测框和先前行人检测框获得目标区域，当前行人检测框用于定位在当前帧图像检测得到的运动特征，先前行人检测框用于定位在先前帧图像检测得到的运动特征；当当前帧图像是视频流的首帧图像时，当前行人检测框的尺寸与首帧图像的尺寸相同，先前行人检测框为空；对目标区域进行行人检测，以获得当前帧图像的行人检测结果。解决了现有技术中存在的行人检测速度慢的技术问题，达到了提高行人检测速度的技术效果。
行人检测方法装置电子设备

[发明专利]一种基于多元信息融合的园区行人属性识别方法-CN202211360044.6在审
发明人：朱川;蔡达;刘丛强 -专利权人：宽泛科技(盐城)有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元信息融合的园区行人属性识别方法，包括：采集园区中行人的图像数据并进行人工标注，以获取行人检测数据集和行人属性数据集；搭建行人检测网络模型，并进行训练和优化；搭建行人属性识别网络模型，并进行训练和优化；将行人检测网络模型和行人属性识别网络模型进行联合推理，并进行量化加速；将行人检测网络模型和行人属性识别网络模型部署到边缘设备；其中，联合推理的方法包括：将图像数据输入至行人检测网络模型，获取行人检测框的得分和位置信息；将得分符合设定要求的行人检测框输入至行人属性识别网络模型，获取与行人检测框相对应的行人属性。
一种基于多元信息融合行人属性识别方法

[发明专利]基于联合检测模型的部分遮挡行人检测方法-CN201610284144.3有效
发明人：康波;江鸥;王冰峰;赵辉;李云霞 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-05-03 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合检测模型的部分遮挡行人检测方法，选择遮挡等级较低的单行人训练正样本和遮挡等级较高的双行人训练正样本，结合负样本分别训练单行人可形变部件混合模型和双行人可形变部件混合模型，同时分别训练单行人包围框预测器和双行人包围框预测器；对于待检测图像分别两种可形变部件混合模型进行行人目标行检测，得到检测结果；然后根据重叠度判断得到双行人检测结果和单行人检测结果中的同一目标检测结果，去除响应得分较低的检测结果，对筛选后的检测结果进行包围框预测，得到每个行人目标的包围框，然后再对包围框去重，得到最终的行人目标检测结果。采用本发明可以有效提高遮挡程度较高的行人目标的检测能力。
基于联合检测模型部分遮挡行人方法

[发明专利]行人检测的方法及装置-CN201710064338.7有效
发明人：肖特特;茅佳源 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2017-02-04 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种行人检测的方法，包括：接收待检测图片；采用神经网络，确定所述待检测图片中的行人信息，所述行人信息包括行人的位置以及所述行人的关键点位置；对所述待检测图片中的所述行人信息进行后处理，得到所述行人检测的结果。由此可见，本发明实施例对于待检测图片，可以采用神经网络，得到行人位置和行人的关键点信息，这样通过引入行人的关键点信息，解决了传统行人检测方法中难以解决的遮挡和重叠问题，提升了检测的精确度。
行人检测方法装置

[发明专利]一种行人检测识别方法、装置、模型和介质-CN201710423167.2在审
发明人：周维斯;徐静;赵瑞 -专利权人：深圳市深网视界科技有限公司
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人检测识别方法、装置、模型和介质，其中该方法包括以下步骤将目标行人图像及待检行人图像输入行人检测识别模型，行人检测识别模型包括检测子网络和识别子网络；然后对目标行人图像及待检行人图像进行卷积运算、行人检测、感兴趣区域池化之后通过识别子网络计算目标区域特征，以及待检区域特征；之后计算待检区域特征与目标区域特征的特征相似度；根据特征相似度判断待检行人框中的行人是否为目标行人框中的行人。通过行人检测识别模型将行人检测和行人识别整合到了一个深度卷积神经网络模型，且可共享部分特征，节省了运算量和时间消耗，满足了行人重识别实时性的要求。
一种行人检测识别方法装置模型介质

[发明专利]行人目标检测方法及系统-CN202111341424.0在审
发明人：李天平;霍文晓;王嘉鑫;冯凯丽;严业金;丁同贺 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了行人目标检测方法及系统，其中，方法，包括：获取待检测的视频；对待检测的视频进行行人目标检测；对检测到的行人目标进行行人重识别，得到行人目标检测结果；其中，行人重识别，采用训练后的行人重识别网络来实现；所述行人重识别网络融入了多尺度特征提取模块，以扩大感受野和提高目标特征提取的能力。在改进后的行人重识别网络上，融合了多尺度特征提取模块，以进一步增强行人目标检测的精度，使复杂场景下的目标检测得到更加多样化处理，提高行人目标检测的精度。
行人目标检测方法系统

[发明专利]一种行人遮挡及朝向检测方法-CN202010481781.6有效
发明人：韩守东;潘孝枫;郑丽君;夏晨斐 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人遮挡及朝向检测方法，包括以下步骤：S11、采用行人检测模型对待检测图像进行检测，得到行人检测框，根据行人检测框将行人目标从待检测图像中剪裁出来，得到单个的行人目标图像，并对行人目标图像中的行人关键点进行检测，得到待检测图像上各关键点的置信度；S12、根据人体结构中关键点与部位之间的关系，结合所得各关键点的置信度，得到行人各部位的遮挡预测分数；S13、分别将行人各部位的遮挡预测分数与预设部位遮挡阈值进行比较，判断行人各部位是否被遮挡；该方法通过对行人各部位的遮挡状态进行判断，并不依赖于行人可视部分的面积，不仅遮挡检测结果的准确性较高，而且也可以准确的检测出遮挡的部位。
一种行人遮挡朝向检测方法

[发明专利]基于特征融合的多尺度行人检测方法-CN201910799142.1在审
发明人：程建;李灿;林莉;黄欣;李恩泽 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的多尺度行人检测方法，属于计算机视觉中的行人检测技术领域，解决现有技术中，对行人检测所用的特征融合、多级检测方法会造成小目标检测精度低，或检测时间长、资源需求高，从而无法达到实时性的问题本发明包括：将获取的行人检测数据集进行预处理；构建基于特征融合的多尺度行人检测卷积神经网络，多尺度行人检测卷积神经网络包括用于特征融合提取的共享卷积神经网络和将融合特征进行检测的尺度子网络；将预处理后的行人检测数据集输入到多尺度行人检测卷积神经网络中进行训练，得到训练好后的多尺度行人检测卷积神经网络；将待检测的行人图像输入到训练好后的多尺度行人检测卷积神经网络，得到最终的检测结果。
行人检测多尺度卷积神经网络特征融合预处理检测数据集计算机视觉多级检测检测结果神经网络图像输入资源需求共享卷实时性小目标子网络构建尺度融合

[发明专利]行人检测误报结果的检测方法、装置、系统和存储介质-CN201810450115.9有效
发明人：彭超;俞刚 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-05-11 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种行人检测误报结果的检测方法、装置、系统和存储介质，所述方法包括：获取针对待处理数据进行行人检测后得到的行人检测结果；以及利用训练好的行人误报判断网络检测所述行人检测结果是否是误报结果，所述行人误报判断网络包括依次连接的卷积层根据本发明实施例的行人检测误报结果的检测方法、装置、系统和存储介质利用具有特定网络结构的行人误报判断网络来实施行人检测结果的误报检测，能够大大提升行人误报检测的精度且不会大幅度增加计算量，从而能够大大提升行人检测应用产品的可使用性
行人检测结果方法装置系统存储介质

[发明专利]多行人目标重识别方法、装置及应用-CN202211630718.X有效
发明人：张香伟;戚云丰;王勇;彭大蒙;曹喆 -专利权人：城云科技（中国）有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请提出了一种多行人目标重识别方法、装置及应用，获取包含至少两连续视频帧的视频流；将视频流输入到行人目标检测模型中输出包含至少一行人的行人检测结果；将对应多帧视频帧的行人检测结果输入到行人跟踪模型中输出标记有跟踪ID的跟踪行人检测结果，其中每一跟踪ID对应一行人；将跟踪行人检测结果输入到行人重识别模型中更正ID，输出标记有更正ID的重识别行人检测结果，其中每一更正ID对应一行人，设计了可从密集的人群中识别到行人目标的多行人目标检测模型，且对行人跟踪和行人重识别方法进行优化，以最终从视频流中识别得到精准的多行人目标。
行人目标识别方法装置应用