【摘 要】
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针对现有的行人检测算法存在的定位精度差、实时性低的问题,借鉴目标检测的研究成果You Only Look Once(YOLO)算法,提出一种实时的行人检测方法。以Tiny-YOLO为基础,改变网络
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针对现有的行人检测算法存在的定位精度差、实时性低的问题,借鉴目标检测的研究成果You Only Look Once(YOLO)算法,提出一种实时的行人检测方法。以Tiny-YOLO为基础,改变网络模型的输入尺寸,获得更好的行人特征表达;结合图像中行人尺寸特点,使用聚类分析方法,对数据集进行目标框聚类,选取适合行人检测的候选框尺寸与数量;通过增加一定数量卷积层的方法重新设计特征提取和目标检测网络;在混合数据集上训练,增强模型泛化性。实验结果表明,在应对不同尺寸行人和部分遮挡情况时,文中方法具有更低的漏检率、更好的定位精度与检测效果,且检测速度可以满足实时性要求。
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