公开(公告)号：CN110059544A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201910172834.3

申请日：2019-03-07

申请人： 华中科技大学

发明人： 陶文兵 ,  宫振飞

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于道路场景的行人检测方法和系统，属于计算机视觉领域，包括：对采集图像进行感兴趣区域提取得到输入对象，并在输入对象中对目标对象进行标记得到训练数据集；将训练数据集按照目标尺度大小分为多个部分；设计与输入图像宽高比一致的矩形卷积神经网络；设计预选框初步确定目标对象所在位置；采用分组的训练数据集和预选框对矩形卷积神经网络进行分步训练，使不同特征层对相应尺度的目标对象更为敏感；最后通过训练好的行人检测模型对输入图像进行检测，将重复检测和低于设定置信度阈值的目标框删除，得到行人检测结果。本发明相对现有的行人检测算法对不同尺寸的目标具有更强的针对性，运行速度更快，检测精度更高。

公开(公告)号：CN110059544B

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN201910172834.3

申请日：2019-03-07

申请人： 华中科技大学

发明人： 陶文兵 ,  宫振飞

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于道路场景的行人检测方法和系统，属于计算机视觉领域，包括：对采集图像进行感兴趣区域提取得到输入对象，并在输入对象中对目标对象进行标记得到训练数据集；将训练数据集按照目标尺度大小分为多个部分；设计与输入图像宽高比一致的矩形卷积神经网络；设计预选框初步确定目标对象所在位置；采用分组的训练数据集和预选框对矩形卷积神经网络进行分步训练，使不同特征层对相应尺度的目标对象更为敏感；最后通过训练好的行人检测模型对输入图像进行检测，将重复检测和低于设定置信度阈值的目标框删除，得到行人检测结果。本发明相对现有的行人检测算法对不同尺寸的目标具有更强的针对性，运行速度更快，检测精度更高。