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基于深度神经网络的行人检测方法、系统、设备及介质

基本信息

申请号	CN202110170281.5	申请日	-
公开（公告）号	CN112926417A	公开（公告）日	2021-06-08
申请公布号	CN112926417A	申请公布日	2021-06-08
分类号	G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08	分类	计算；推算；计数;
发明人	施维;王勇	申请（专利权）人	上海狮尾智能化科技有限公司
代理机构	北京纪凯知识产权代理有限公司	代理人	陆惠中;赵旭
地址	201203 上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试验区临港新片区丽正路1628号4幢4501室
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的行人检测方法、系统、设备及介质，属于计算机视觉领域，方法包括：S1获取原图并根据透视投影关系从原图的远处成像中分割出多个子图以构成子图训练集；S2从原图及其对应的子图缩放到统一的大小；S3将子图和原图分别输入到Faster R‑CNN模型进行训练并获得子图行人检测模型和原图行人检测模型；S4获取输入图片并根据透视投影关系从输入图片的远处成像中分割出多个小目标图片；S5用两个检测模型分别对小目标图片和输入图片进行检测，获得两类检测结果；S6用非极大值抑制法对两类检测结果进行合并，得到最终检测结果。本发明能够针对不同的图片用不同的深度网络来学习目标特征并得到训练模型，使检测更有针对性，效果更好。