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文檔簡介
1、在視頻智能監(jiān)控、輔助駕駛等領(lǐng)域,行人檢測技術(shù)一直是研究的熱點。在視頻智能監(jiān)控中,需要對行人進行軌跡跟蹤、行為模式分析等,其前提就是要基于視頻信息準(zhǔn)確地檢測出行人。在輔助駕駛、自動駕駛領(lǐng)域,行人是首先需要關(guān)注的識別目標(biāo),基于車載視頻的行人檢測技術(shù)越來越受到人們的重視,但基于車載視頻的行人檢測技術(shù)也存在著巨大的挑戰(zhàn),比如背景實時變化、行人形態(tài)各異、光線強弱多樣等。
行人檢測算法的核心是行人特征的提取,行人特征包括人工設(shè)定的特征和基
2、于深度學(xué)習(xí)的特征。人工設(shè)定特征的優(yōu)點是簡單直接,如梯度方向直方圖特征、顏色通道自相似特征等,但不易定義快速魯棒的特征,且其特征描述能力有限,檢測精度不高。近年來,基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法越來越受到人們的關(guān)注,其特征描述能力強,分類準(zhǔn)確率高,但其模型設(shè)計復(fù)雜,訓(xùn)練時間長,易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。
本文提出的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測算法將人工設(shè)定的特征和深度學(xué)習(xí)方法進行結(jié)合,充分了利用后者網(wǎng)絡(luò)模型特征描述能力強的優(yōu)勢,提高了檢測的精
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