【摘 要】
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由于现有的人员检测算法研究对象主要是室外直立行人,而室内人员姿态多变,且图像拍摄角度与室外行人差别较大,所以使用以往的检测方法得到的效果并不理想。基于此,笔者针对室
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,天津大学微电子学院,青海民族大学计算机学院
【基金项目】
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公安部技术研究计划项目(2017JSYJC35);青海民族大学理工自然科学重大项目(2019xjz003)
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由于现有的人员检测算法研究对象主要是室外直立行人,而室内人员姿态多变,且图像拍摄角度与室外行人差别较大,所以使用以往的检测方法得到的效果并不理想。基于此,笔者针对室内人员检测数据集提出了一种高精度检测模型。该模型以RetinaNet网络为基础,在残差网络中引入通道注意力模块,间接实现卷积层的随机失活,增强模型泛化能力;通过维度聚类算法找出锚点的最佳尺寸,并据此找到合适的特征图进行预测。实验表明,这种算法在室内人员检测数据集上检测精度可达99.84%,且在速度和内存占用方面也优于其他算法。
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