【摘 要】
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考虑到行人检测是视频监控领域的一项重要技术,其检测效果易受遮挡严重、光照不均等因素的影响,而人头检测是行人检测的重要研究内容,本文提出了一种基于混合卷积神经网络的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771223);江苏省前瞻性联合研究(BY2016022-28)资助项目
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考虑到行人检测是视频监控领域的一项重要技术,其检测效果易受遮挡严重、光照不均等因素的影响,而人头检测是行人检测的重要研究内容,本文提出了一种基于混合卷积神经网络的人头检测方法。该方法将快速区域卷积神经网络(CNN)架构引入到局部模型的构建中,可以更好地获取图像的上下文信息,以得到更好的检测效果。通过全局模型预测头部的位置和尺度,利用成对模型确定待测目标间的成对关系。最后将局部、全局和成对模型融合成一个混合卷积神经网络框架,进行人头检测。研究结果表明,网络结构优化后的模型比多卷积神经网络方法在实时性显著提高
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