【摘 要】
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行人检测技术因为其在智能安防领域具有广泛的应用前景而成为计算机视觉领域的研究热点之一,在简单的应用场景取得了一定的研究成果。但是实际监控场景包含行人所处环境复杂(
【机 构】
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西安电子科技大学,中国电子科学研究院
【基金项目】
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面向国家治理体系和治理能力的XX云平台
论文部分内容阅读
行人检测技术因为其在智能安防领域具有广泛的应用前景而成为计算机视觉领域的研究热点之一,在简单的应用场景取得了一定的研究成果。但是实际监控场景包含行人所处环境复杂(例如物体遮挡、光照变化等),有虚警目标等问题,任何一种方法都很难单独保证在复杂场景下即不出现漏检又不出现虚警目标。本文针对这些问题,研究了深度学习中的YOLO-v3(You Only Look Once version3)方法和基于GMM(Gaussian of Mixture Models,混合高斯模型)的运动目标检测算法。针对视频行人检测这个
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