基于改进卷积神经网络的周界入侵检测方法

发布时间：2018-05-21 11:23

  本文选题：智能视频分析 + 行人检测　； 参考：《计算机科学》2017年03期

【摘要】：监控系统已经成为周界入侵防范的重要手段之一,但是目前局限于被动式监视。对此,提出一种通过对监控系统传回的视频图像进行人体目标识别进而实现主动周界入侵检测的方法。针对目前人体目标检测算法场景适用性较差的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的行人检测算法,该方法在深层特征的基础上融入浅层特征,利用浅层特征校正深层特征在识别目标过小时的局限性,最后利用Softmax进行分类。实验结果证实,改进后的卷积神经网络对行人的姿态和适用场景都具有较高的鲁棒性,并且在INRIA库上的识别率为98.82%,在NICTA库上的识别率为99.82%,在CVC库上的识别率为94.50%,在Daimler库上的识别率为99.92%。
[Abstract]:Surveillance system has become one of the important means of perimeter intrusion prevention, but it is limited to passive surveillance. In this paper, an active perimeter intrusion detection method based on human body target recognition from the video image returned by the surveillance system is proposed. A pedestrian detection algorithm based on improved convolution neural network is proposed to solve the problem of poor applicability of human target detection algorithm. The shallow feature is used to correct the limitation of the deep feature in the recognition of the target. Finally, Softmax is used to classify the target. The experimental results show that the improved convolution neural network is robust to pedestrian posture and applicable scene. The recognition rate on INRIA library is 98.82, on NICTA library is 99.82, on CVC library is 94.50, and on Daimler library is 99.92.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;河北工业大学计算机科学与软件学院;
【基金】：浙江省教育厅项目(Y201329342) 河北省科技计划项目(15210124) 河北省高等学校科学技术研究项目(Z2015105)资助
【分类号】：TP277;TP183

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本文编号：1918999