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公开(公告)号:CN114495160B
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202210025310.3
申请日:2022-01-11
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RFBNet算法的行人检测方法及系统,包括以下步骤:步骤1:获取当前帧路面实时图像;步骤2:将当前帧路面实时图像输入至训练好的RFB_Nano特征提取网络模型中,并使用TensorRT加速引擎运行训练好的RFB_Nano特征提取网络模型,得到当前帧路面实时图像的检测结果,该检测结果包括行人检测框及行人检测框位置信息;步骤3:判断行人检测框面积占整张单帧路面实时图像面积的比例是否超过阈值,若超过,则发出预警信号,若不超过,则获取下一帧路面实时图像,执行步骤2。
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公开(公告)号:CN114495160A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202210025310.3
申请日:2022-01-11
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V40/10 , G06V10/46 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RFBNet算法的行人检测方法及系统,包括以下步骤:步骤1:获取当前帧路面实时图像;步骤2:将当前帧路面实时图像输入至训练好的RFB_Nano特征提取网络模型中,并使用TensorRT加速引擎运行训练好的RFB_Nano特征提取网络模型,得到当前帧路面实时图像的检测结果,该检测结果包括行人检测框及行人检测框位置信息;步骤3:判断行人检测框面积占整张单帧路面实时图像面积的比例是否超过阈值,若超过,则发出预警信号,若不超过,则获取下一帧路面实时图像,执行步骤2。
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