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公开(公告)号：CN108399361A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810063724.9
申请日：2018-01-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络CNN和语义分割的行人检测方法，具体如下：获取训练图像数据；对训练图像数据做预处理后输入卷积神经网络CNN训练网络参数得到网络模型；将需要检测行人位置的图像输入基于梯度方向直方图和颜色自相似特征的行人检测器得到行人候选区域，和训练图像数据做相同的预处理操作，将预处理后的行人候选区域输入得到的网络模型做分类得到行人初步位置及位置得分；同时，将需要检测行人位置的图像输入语义分割网络得到行人语义遮罩位置；根据行人语义遮罩位置修正行人初步位置的位置得分，得到最终行人位置和位置得分。本发明结合卷积神经网络和语义分割的优势，充分利用现有数据，具有鲁棒性较佳，检测准确率高的优点。
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