【摘 要】
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针对半全局匹配算法(semi-global matching,SGM)的视差图匹配度较低的问题,以及目标检测算法Fast-YOLO对小目标的检测能力不足的问题,提出一种基于双目图像的行人检测与定位
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,郑州升达经贸管理学院信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61372068);河南省重点科技攻关资助项目(152102210176)
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针对半全局匹配算法(semi-global matching,SGM)的视差图匹配度较低的问题,以及目标检测算法Fast-YOLO对小目标的检测能力不足的问题,提出一种基于双目图像的行人检测与定位系统。系统首先利用图像分割块具有视差相似性的特点,使用基于快速图像分割的SGM算法对双目图像进行立体匹配,然后修改Fast-YOLO网络模型,提高网络分辨率,使用改进的Fast-YOLO网络进行行人检测。实验结果表明,基于快速图像分割的SGM算法较好地解决了匹配度较低问题,基于Fast-YOLO改进的行人检测网络明显地提高了对小目标的检测能力。系统实现了对行人的检测和定位,并使用GPU达到实时的计算效率。
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