改进的SSD红外图像行人检测算法

发布时间：2021-11-21 12:08

　　针对红外图像行人检测任务中图像细节少,特征信息提取困难,检测准确率低等问题,提出一种改进的SSD红外行人检测算法。利用深度可分卷积方法降低特征提取网络参数数量和网络运算量,改善实时性;在网络中嵌入SENet模块,重新分配各特征通道权重,提升网络对行人目标针对性;针对行人目标空间占比固定的特点,通过聚类分析算法设定default boxes数值,提升行人检测效果。实验结果表明,本文提出的改进算法优于原SSD算法,查准率和查全率分别达到91.7%和84.8%,同时算法实时性也得到大幅改善。 

【文章来源】：2019年红外、遥感技术与应用研讨会暨交叉学科论坛论文集上海市红外与遥感学会会议论文集

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【参考文献】：
期刊论文
[1]改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用[J]. 郑志强,刘妍妍,潘长城,李国宁.  电光与控制. 2019(04)
[2]深度分类网络研究及其在智能视频监控系统中的应用[J]. 孙宁,陈梁,韩光,李晓飞.  电光与控制. 2015(09)



本文编号：3509485