[发明专利]基于CSP模型的多级特征融合行人检测方法在审
| 申请号： | 202110295911.1 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN113033371A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 宦若虹;谢超杰 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于CSP模型的多级特征融合行人检测方法，采用CSP架构，使用CNN提取行人特征，然后网络分为3支分别预测目标中心点、目标高度和中心点偏移量，图像预处理后，使用PyconvResNet‑101作为特征提取网络从输入图像中提取特征图，将所得的不同阶段的特征图进行多级融合后得到最终的特征图送入预测网络，预测网络使用Focal Loss和Smooth L1进行训练，预测图中目标中心点、目标高度和中心点偏移量并生成目标检测框，使用非极大值抑制算法去除冗余的检测框得到最终的检测结果。本发明可充分融合高层特征图丰富的语义信息和低层特征图丰富的位置信息，有效减少小目标和严重遮挡情况下的误检和漏检。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 csp 模型 多级 特征 融合 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
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