【摘 要】
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提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的实时鲁棒的行人检测算法。随着CNN在图像识别的广泛成功,CNN也被引用到行人检测领域,但这些方法还难以达到实时应用。在充分利用CNN强大特
【机 构】
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湖北第二师范学院; 武汉体育学院;
【基金项目】
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湖北省教育厅科学研究计划(B201622)资助项目
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提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的实时鲁棒的行人检测算法。随着CNN在图像识别的广泛成功,CNN也被引用到行人检测领域,但这些方法还难以达到实时应用。在充分利用CNN强大特征表征能力的同时,提出了一种实时的行人检测算法,该算法将行人检测构建为一个回归问题,每张图像只需一次网络前向传播,直接输出行人包围框的位置以及置信度。此外,还提出了一种多尺度特征表示方法,进一步提高了行人检测的性能。最后在通用的Caltech行人检测数据集进行算法测试,实验结果验证了算法的有效性,平均检测速度可以达到50.6 fps,可以满足实时应用的需求。
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