【摘 要】
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针对单模态行人检测在光照条件较差、目标部分遮挡、目标多尺度时检测效果较差的问题,提出了一种基于可见和红外双模态特征金字塔融合的行人检测算法。使用深度卷积神经网络
【机 构】
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江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(No.2017YFC1601800);国家自然科学基金(No.61672263)
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针对单模态行人检测在光照条件较差、目标部分遮挡、目标多尺度时检测效果较差的问题,提出了一种基于可见和红外双模态特征金字塔融合的行人检测算法。使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式分别自动从可见模态及红外热模态的图片中提取单模态特征,根据ResNet(Residual Net)的阶段性特征图谱搭建特征金字塔网络,生成每个模态的特征金字塔,并将两个模态的特征金字塔进行逐层融合。选择深度学习通用目标检测算法--Faster R-CNN作为后续的目标定位与分类算法来解决多模态行人检测问题。在特征金字塔融合
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