【摘 要】
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电梯安全监测系统应用中,对于电梯乘客识别往往采用红外传感技术或是传统人脸检测算法如Haar-like、HOG实现,但应用效果并非很理想.近年来随着深度学习的发展,基于卷积神经网络的人脸检测算法在精度上高于传统人脸检测算法,被多个领域应用.基于多任务级联卷积神经人脸检测算法模型小、运算快的特点而将其应用到电梯安全监测系统中的电梯乘客识别,通过引入Inception模块思想,利用不同大小卷积核并行操作
【机 构】
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福建师范大学光电与信息工程学院,数字福建环境监测物联网实验室,福建省光电传感应用工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金-海峡联合基金重点项目(U1805263),福建省引导性项目(2019H0009,2020H0011),福建省自然科学基金(2019J01427)。
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电梯安全监测系统应用中,对于电梯乘客识别往往采用红外传感技术或是传统人脸检测算法如Haar-like、HOG实现,但应用效果并非很理想.近年来随着深度学习的发展,基于卷积神经网络的人脸检测算法在精度上高于传统人脸检测算法,被多个领域应用.基于多任务级联卷积神经人脸检测算法模型小、运算快的特点而将其应用到电梯安全监测系统中的电梯乘客识别,通过引入Inception模块思想,利用不同大小卷积核并行操作增加各级网络的深度和宽度,提升网络特征提取能力,结合Batch Normalization算法提高模型训
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