[发明专利]一种基于深度学习多层刺激的行人检测方法有效
| 申请号： | 201710385952.3 | 申请日： | 2017-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN107301376B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 李玺;李健 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 张法高;傅朝栋 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习多层刺激的行人检测方法，用于在给定视频监控和需检测的目标后，标出目标在视频里出现的位置。具体包括如下步骤：获取用于训练目标检测模型的行人数据集，并定义算法目标；对行人目标的位置偏差和表观语义进行建模；根据步骤S2中的建模结果建立行人多层刺激网络模型；使用所述检测模型检测监控图像中的行人位置。本发明适用于真实视频监控图像中的行人检测，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多层 刺激 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习多层刺激的行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取用于训练目标检测模型的行人数据集，并定义算法目标；S2、对行人目标的位置偏差和表观语义进行建模；S3、根据步骤S2中的建模结果建立行人多层刺激网络模型；S4、使用所述检测模型检测监控图像中的行人位置。
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