基于深度学习与2D图像的行人朝向估计系统设计与实验

发布时间：2021-07-28 10:38

　　针对自然条件下图像中的行人由于光照明暗变化、视角转换以及分辨率等不确定因素导致的行人朝向难以估计的问题,提出了一种将人体骨架信息提取与一维卷积神经网络级联求解的解决方案。首先通过骨架提取网络将人体的骨架以及关键点的位置信息提取出来,然后搭建一维卷积神经网络并采用改进的贪心网格搜索调参算法对关键点的位置序列进行朝向估计。在自制数据集上进行测试,表明提出的方法取得了较好的效果。 

【文章来源】：计算机应用研究. 2020,37(S1)北大核心CSCD

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【参考文献】：
期刊论文
[1]一维卷积神经网络用于雷达高分辨率距离像识别[J]. 殷和义,郭尊华.  电讯技术. 2018(10)

硕士论文
[1]基于卷积神经网络与朝向姿态信息的行人重识别[D]. 温春霞.华南理工大学 2018
[2]基于深度学习的人体骨架提取方法研究[D]. 王春燕.电子科技大学 2018
[3]SVM参数寻优及其在分类中的应用[D]. 徐晓明.大连海事大学 2014



本文编号：3307756