【摘 要】
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视频中的目标检测与跟踪是实现智能监控系统的关键,在行为分析、辅助驾驶系统、机器人视觉等领域都有着广泛的应用。而对行人的检测与跟踪是其中的关键环节之一。为了在监控
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,中国科学院宁波工业技术研究院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(No.LR13F020004);国家科技支撑计划(No.2015BAF14B01)
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视频中的目标检测与跟踪是实现智能监控系统的关键,在行为分析、辅助驾驶系统、机器人视觉等领域都有着广泛的应用。而对行人的检测与跟踪是其中的关键环节之一。为了在监控场景下准确的进行行人检测,本文深入研究了行人检测算法,并对相关的算法进行优化,设计出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）级联网络的监控视频行人检测系统。在该方案中,引入级联CNN网络在拥挤场景中准确地检测行人,为跟踪行人奠定了基础。本文在论述了以上的创新方法后,釆用神经网络对和人体数据库进行训练
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