公开(公告)号：CN109766868B

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN201910063662.6

申请日：2019-01-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张永强 ,  丁明理 ,  李贤 ,  杨光磊 ,  董娜 ,  朱月熠 ,  王莉娜 ,  白延成

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提出了一种基于身体关键点检测的真实场景遮挡行人检测网络及其检测方法，属于计算机视觉的行人检测技术领域。所述检测网络包括关键点检测网络、身体区域分割和图像合成模块以及行人分类网络。所述检测方法为：利用行人检测数据库训练生成基准行人检测器，通过基准行人检测器获取候选区域图像。通过关键点检测网络检测候选区域图像中人体身体的关键点信息，将关键点信息作为身体关键点真值，进而训练关键点检测网络。利用身体区域分割和图像合成模块获得合成图像；将合成图像输入至行人分类网络中指导训练行人分类网络。行人分类网络根据输入的合成图像判别输入图像是行人图像还是背景图像，完成真实场景中遮挡行人的检测。

公开(公告)号：CN109766868A

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201910063662.6

申请日：2019-01-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张永强 ,  丁明理 ,  李贤 ,  杨光磊 ,  董娜 ,  朱月熠 ,  王莉娜 ,  白延成

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提出了一种基于身体关键点检测的真实场景遮挡行人检测网络及其检测方法，属于计算机视觉的行人检测技术领域。所述检测网络包括关键点检测网络、身体区域分割和图像合成模块以及行人分类网络。所述检测方法为：利用行人检测数据库训练生成基准行人检测器，通过基准行人检测器获取候选区域图像。通过关键点检测网络检测候选区域图像中人体身体的关键点信息，将关键点信息作为身体关键点真值，进而训练关键点检测网络。利用身体区域分割和图像合成模块获得合成图像；将合成图像输入至行人分类网络中指导训练行人分类网络。行人分类网络根据输入的合成图像判别输入图像是行人图像还是背景图像，完成真实场景中遮挡行人的检测。

公开(公告)号：CN109753946A

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201910063682.3

申请日：2019-01-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张永强 ,  丁明理 ,  李贤 ,  杨光磊 ,  董娜 ,  朱月熠 ,  王莉娜 ,  白延成

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提出了一种基于身体关键点监督的真实场景行人小目标检测网络及检测方法，属于计算机视觉行人检测技术领域。所述检测网络包括超分辨率网络、关键点检测网络和行人分类网络：所述检测方法首先准备训练样本，然后，利用基准行人检测器产生候选区域图像，通过超分辨率网络生成与低分辨率图像对应的高分辨率图像，根据行人身体关键点来监督训练超分辨率网络，最后利用行人分类网络判定输入的图像是真实的高分辨率图像还是超分辨率网络生成的超分辨率图像，同时实现与超分辨率网络的对抗训练，以及用于判定输入的图像是行人图像还是背景图像，进而完成真实场景中行人小目标的检测。使用所述方法可以实现真实场景中的微小行人检测。