结合前景检测和深度学习的运动行人检测方法

发布时间：2017-09-08 04:02

  本文关键词：结合前景检测和深度学习的运动行人检测方法

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【摘要】：行人检测问题是目标检测领域的研究热点。常规的方法往往利用密集的窗口扫描方式获取待检测区域。这种方式计算开销大难以满足快速的行人检测要求。针对静止的单目摄像机拍摄的监控视频图像,研究了一种结合前景检测和深度学习的运动行人检测方法。利用前景检测方法提取出运动区域作为待检测目标,再利用深度卷积网络模型进行特征提取并结合支持向量机进行行人检测。实验结果表明,该方法相对于常规的窗口选择模式能够缩短十四倍的检测时间,并能达到每秒15帧的处理速度。可以满足系统实时性的要求,具有较强的工程应用性。
【作者单位】： 三峡大学计算机与信息学院;
【关键词】： 行人检测 前景检测 深度学习 模式识别 支持向量机
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言行人检测是计算机视觉里面一个重要的研究问题。近年来随着机器学习的发展,行人检测取得了重大的进步。行人检测的主要内容就是在图像中快速准确地检测和定位行人。这项技术在汽车辅助驾驶、人机交互和机器视觉等领域有着广泛的应用。在视频监控领域,现在大多数的监控行，

本文编号：811750