基于卷积神经网络的实时视频下行人检测

发布时间：2017-08-12 04:06

  本文关键词：基于卷积神经网络的实时视频下行人检测

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【摘要】：行人检测是计算机视觉中的关键技术,是安防监控、视频行人行为分析乃至无人驾驶和驾驶辅助系统等后续研究的基础,因此,对行人检测的精确准度、实时性、鲁棒性都提出了较高的要求。文中给出了一个基于深度混合高斯背景建模和深度神经网络的检测方案,能够快速精准地检测出视频场景中的行人,并采用缩放、滑动的组合窗口策略,有效消除了因光线产生的阴影影响,定位出视频中行人的最佳位置。
【作者单位】： 上海交通大学信息安全工程学院;云南省监狱管理局;
【关键词】： 行人检测 混合高斯背景建模 卷积神经网络 组合窗口策略
【基金】：国家科技支撑计划项目(2014BAK06B02)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言近年来随着智能安全监控、视频行为分析[1]、无人驾驶、辅助驾驶[2-3]等技术的逐渐变的火热,行人检测作为计算机视觉中的基础也越来越受到更多研究者的重视。随着实际应用场景的不断细化,安全监控中对行人检测的实时性、可靠性和检测精度都提出了更高的要求,行人检测也面

【参考文献】

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本文编号：659658