线上期刊服务咨询,发表咨询:400-808-1701 订阅咨询:400-808-1721

基于深度神经网络的行人头部检测

陶祝; 刘正熙; 熊运余; 李征 计算机工程与科学 2018年第08期

摘要:行人检测已成为安防、智能视频监控、景区人流量统计所依赖的核心技术,最新目标检测方法包括快速的区域卷积神经网络Fast-RCNN、单发多重检测器SSD、部分形变模型DPM等,皆为对行人整体的检测。在大场景下,行人姿态各异,物体间遮挡频繁,只有通过对行人身体部分位置建模,抓住人的局部特征,才能实现准确的定位。利用Faster-RCNN深度网络原型,针对行人头部建立检测模型,同时提取行人不同方向的头部特征,并加入空间金字塔池化层,保证检测速率,有效解决大场景下行人的部分遮挡问题,同时清晰地显示人群大致流动方向,相比普通的人头估计,更有利于人流量统计。

关键词:视频分析行人检测卷积神经网络空间金字塔池化层

单位:四川大学计算机学院; 四川成都610000

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

计算机工程与科学

北大期刊

¥624.00

关注 46人评论|5人关注