【摘 要】
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监控场景下的行人检测相比其他场景,具有人流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景,本文提出基于RPN深度网络的端到端检测方案。一方面改进了RPN深度网络,结合自行设计的深度卷
【机 构】
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中国科学院文献情报中心; 中国科学院大学; 中国科学院自动化研究所;
【基金项目】
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国家科技支撑计划(No.2012BAH42F02);国家自然科学基金重点项目(61332017);国家自然科学基金面上项目(61671451,61571046)
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监控场景下的行人检测相比其他场景,具有人流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景,本文提出基于RPN深度网络的端到端检测方案。一方面改进了RPN深度网络,结合自行设计的深度卷积网络,获得了针对行人检测的深度网络。另一方面通过引入头肩模型进一步提高了针对该场景行人检测的检测性能,同时提升了检测实时性,最终实现了端到端检测。实验表明,本文方法有效提升了监控场景行人检测的检测性能和实时性,降低了检测漏检率。
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