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  • 【期刊】 基于电子稳像的嵌入式行人检测系统

    刊名:传感器与微系统 作者:杨飚 ; 魏雪巍 关键词:行人检测 ; TMS320DM8168 ; 电子稳像 ; 改进Hausdorff距离 机构:北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 ; 北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 年份:2018
    摘要:设计并实现了一种基于电子稳像处理的数字信号处理器(DSP)嵌入式平台的行人检测算法:采用平滑特征轨迹法对输入视频进行电子稳像处理;采用sobel边缘算子提取人体的头肩边缘图像,根据改进Hausdorff相似性度量原理,提出了基于改进Hausdorff距离头、肩边缘模板匹配的行人目标检测算法;通过卡尔曼滤波算法对行人目标进行实时跟踪。实际路口测试结果表明:在TMS320DM8168嵌入式平台上设计与实现的基于改进Hausdorff距离头肩边缘模板匹配的行人检测算法可以对行人实现实时检测和实时跟踪,结合电子稳像算法,可以达到95%的检测率、9帧/s的检测速度,而误检率为4%,能够满足实际使用需求。
  • 【期刊】 浅层特征融合引导的深层网络行人检测

    刊名:计算机工程与应用 作者:杨雅茹 ; 邓红霞 ; 王哲 ; 于海涛 关键词:行人检测 ; 卷积神经网路 ; 特征融合 机构:太原理工大学信息与计算机学院 ; 太原理工大学信息与计算机学院 年份:2020
    摘要:行人检测是目标检测中的一个重要研究方向;针对行人检测算法在复杂场景和目标太小情况下漏检的问题;在FasterR-CNN检测算法的基础上;提出一种基于浅层特征融合引导的深层网络行人检测;通过HOG特征、改进的LBP特征与深度网络特征融合获得准确的行人特征;在国际上广泛使用的行人数据集上进行一系列实验;结果表明;所提出的改进方法在检测准确率和速率方面都有所提高;
  • 【期刊】 聚合支持向量机分类器的行人检测方法

    刊名:计算机工程与应用 作者:甘玲 ; 杨梦 关键词:行人检测 ; 支持向量机(SVM) ; EasyEnsemble SVM分类器 ; 聚合支持向量机(Ensemble SVM) 机构:重庆邮电大学计算机科学与技术学院 ; 重庆邮电大学计算机科学与技术学院 ; 重庆邮电大学软件工程学院 年份:2019
    摘要:针对支持向量机分类器的行人检测方法采用欠采样方法,存在正负行人比例不平衡造成的准确率不高问题,结合欠采样和EasyEnsemble方法,提出一种聚合支持向量机(Ensemble SVM)分类器的行人检测方法。随机选择负样本作为初始训练样本,并将其划分为与正样本集均衡的多个子负样本集,构建平衡子训练集,线性组合成EasyEnsemble SVM分类器;利用该分类器对负样本进行分类判断,将误判样本作为难例样本,重新划分构建新的平衡子训练集,训练子分类器,结合EasyEnsemble SVM分类器,得到Ensemble SVM分类器行人检测方法。在INRIA行人数据集上的实验表明,该方法在检测速度和检测率上都优于经典的SVM行人检测算法。
  • 【期刊】 基于聚合通道特征的红外行人检测方法

    刊名:红外 作者:石永彪 ; 张湧 关键词:行人检测 ; 红外图像 ; 快速特征金字塔 机构:中国科学院大学 ; 中国科学院大学 ; 中国科学院上海技术物理研究所红外探测与成像技术重点实验室 年份:2018
    摘要:基于红外图像的行人检测技术在夜间场景监控、汽车夜间辅助驾驶等相关领域具有重要的作用,然而受红外图像分辨率低、信噪比高等因素影响,当前的很多方法性能不佳。提出了一种基于图像特征通道的红外行人检测算法。利用快速特征金字塔技术在红外图像上进行了滑动窗口检测。实验结果证明,相对于其他常规算法,该算法在实时性和鲁棒性上都有很大的提升。
  • 【期刊】 基于ORBP和级联分类的实时行人检测算法

    刊名:指挥信息系统与技术 作者:朱伟 ; 黄湘鹏 ; 杜瀚宇 ; 翟尚礼 关键词:行人检测 ; 支持向量机 ; 软级联分类器 ; 梯度方向二值模式 机构:中国电子科技集团公司第二十八研究所 ; 中国电子科技集团公司第二十八研究所 ; 海军装备部驻上海地区军事代表局 年份:2017
    摘要:为解决复杂场景中目标检测实时性差和鲁棒性低问题,提出了一种基于软级联支持向量机(SVM)分类器的行人检测算法.该算法采用梯度方向二值模式(ORBP)为特征描述子,基于自适应特征选择与多级分类阈值构建软级联分类器.为确保样本选取的完备性,通过模糊估计随机构建正负样本集,结合快速特征点与中值流实现目标追踪.试验结果表明,在复杂场景中,该算法实时性优且鲁棒性高.
  • 【期刊】 一种利用特征选择改进的行人检测模型

    刊名:微型机与应用 作者:张强 关键词:行人检测 ; 特征选择 ; 线性判别分析 ; 非极大值抑制 机构:中国科学技术大学自动化系 ; 中国科学技术大学自动化系 年份:2016
    摘要:标准HOG模型在行人检测领域中最为经典,相比于标准模型中整齐划一的block,不同尺寸的block可以获得更多的细节信息。首先,在去除上下文背景的32×96尺寸模型基础上设计144个block特征;然后,提出类Fisher比计算block类别区分力;最后,利用NMS方法选出24个block,串接为1 854维的行人检测模型。实验结果表明,该利用特征选择改进的行人检测模型获得了显著的性能提升。
  • 【期刊】 基于ACF与PCANet改进通道特征的级联行人检测

    刊名:计算机工程 作者:黄鹏 ; 于凤芹 关键词:行人检测 ; 聚合通道特征算法 ; 积分通道特征 ; 卷积网络 ; 主成分分析 ; 自动学习 机构:江南大学物联网工程学院 ; 江南大学物联网工程学院 年份:2017
    摘要:针对聚合通道特征(ACF)算法误检窗口多的问题,提出一种由粗到精的级联行人检测算法。采用ACF算法快速粗检,改进通道特征来滤除误检窗口,以每个图像通道学习主成分分析(PCA)滤波器组,代替PCANet从训练图像和卷积图中学习滤波器组,用图像通道进行单层卷积,代替PCANet的双层卷积以降低特征维数,提升对行人的表达能力,并对卷积图池化降维,得到改进的通道特征。仿真结果表明,该算法相对于原ACF算法误检窗口减少,检测率在INRIA、Caltech数据库上分别提高3.8%和17.5%。
  • 【期刊】 多层卷积特征的真实场景下行人检测研究

    刊名:智能系统学报 作者:伍鹏瑛 ; 张建明 ; 彭建 ; 陆朝铨 关键词:行人检测 ; 卷积神经网络 ; SSD ; 真实场景 ; 多尺度特征 ; 目标检测 ; 小目标行人 ; 行人数据集 机构:长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室 ; 长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室 ; 长沙理工大学计算机与通信工程学院 年份:2019
    摘要:针对真实场景下的行人检测方法存在漏检、误检率高,以及小尺寸目标检测精度低等问题,提出了一种基于改进SSD网络的行人检测模型(PDIS)。PDIS通过引出更底层的输出特征图改进了原始SSD网络模型,并采用卷积神经网络不同层输出的抽象特征对行人目标分别做检测,融合多层检测结果,提升了小目标行人的检测性能。此外,针对数据集样本多样性能有效地提升检测算法的泛化能力,本文采集了不同光照、姿态、遮挡等复杂场景下的行人图像,对背景比较复杂的INRIA行人数据集进行了扩充,在扩增的行人数据集上训练的PDIS模型,提高了在真实场景下的行人检测精度。实验表明:PDIS在INRIA测试集上测试结果达到93.8%的准确率,漏检率低至7.4%。
  • 【期刊】 改进星型级联可形变部件模型的行人检测

    刊名:中国图象图形学报 作者:韦皓瀚 ; 曹国 ; 金挺 ; 王必胜 ; 尚岩峰 关键词:行人检测 ; 星型级联检测可形变部件模型 ; 非极大值抑制 ; 目标区域 机构:南京理工大学计算机科学与工程学院 ; 南京理工大学计算机科学与工程学院 ; 苏州吴江区公安局 ; 公安部第三研究所 年份:2017
    摘要:目的 行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,由于经典的可形变部件模型(DPM)检测速度太慢,引入PCA降维的星型级联检测可形变部件模型(casDPM)相比较于DPM模型检测速度虽然有了很大提升,但在应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率较高的情况,为了更加准确地对行人进行检测,提出了一种改进casDPM模型的行人检测方法.方法 首先利用对象度量方法获取目标候选区域,结合目标得分信息得到casDPM模型低分检测区域的置信度,在设定的阈值上保留检测窗口;然后针对casDPM模型原有非极大值抑制(Nms)算法只利用单一的面积信息,造成误检数较高的情况,提出了利用检测窗口的得分信息进行改进;最后将两种方法结合起来,提出了融合的cas-WNms-BING模型.结果 采用本文方法在INRIA数据集上进行检测,实验结果表明该方法对于行人形变、背景特征复杂及遮挡现象具有较强的鲁棒性,相比caLsDPM模型,本文提出的方法平均精度(AP)可以提高1.74%,平均对数漏检率可以降低4.45%.结论 提出一种改进星型级联可形变部件模型,取得一定的研究成果,在复杂的背景下,能够有效地进行行人检测,主观视觉感受和客观实验评价指标都表明该方法可以有效提升模型行人检测效果.但是,星型级联可形变部件模型训练及检测效率仍有待提高,需进一步对模型存在的一些局限性进行深入研究.
  • 【期刊】 基于AdaBoost算法与改进帧差法的动态行人检测

    刊名:软件导刊 作者:巨志勇 ; 彭彦妮 关键词:行人检测 ; AdaBoost算法 ; 帧差法 ; HOG特征 机构:上海理工大学光电信息与计算机工程学院 ; 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 年份:2017
    摘要:针对传统基于HOG特征与AdaBoost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出一种基于改进帧差法与AdaBoost算法相结合的动态行人检测方法。帧差法是运动目标检测的一种算法,能够将运动中的区域很好地显示出来。改进的帧差法不再单一使用一个阈值,而是利用多个阈值,以更好地分割出检测行人,再通过分类器进行多尺度检测来确定目标。该方法减少了传统HOG特征的检测时间,能够更快地找出感兴趣区域,并提高检测速度和误差率。
  • 【期刊】 基于多分辨率滤波通道的多尺度行人检测

    刊名:计算机工程 作者:张传伟 ; 曾虹钧 ; 杨萌月 ; 李波 ; 陈尚瑞 关键词:行人检测 ; 多分辨率滤波通道 ; 尺度感知池 ; 软决策树 ; 滑动窗口 机构:西安科技大学机械工程学院 ; 西安科技大学机械工程学院 年份:2020
    摘要:利用单尺度特征映射进行多尺度行人检测存在准确率和效率较低的问题;为此;提出一种基于多分辨率滤波通道的多尺度检测方法;应用尺度感知池增强感受域对应性;通过软决策树实现尺度不变性;在使用滑动窗口分类策略时;结合地平面约束和稀疏网格来降低计算成本;加快行人检测速度;在Caltech数据集上的实验结果表明;该方法的检测准确率达88.89%;检测速度达15.68frame/s;其检测准确率优于VJ、WordChannels等方法;
  • 【期刊】 一种新型粗-精表达策略行人检测方法

    刊名:南京理工大学学报:自然科学版 作者:任汉俊[1] ; 宋晓宁[1] ; 於东军[2] 关键词:行人检测 局部无关通道特征 颜色自相似特征 卷积网络结构 平均对数漏检率 机构:江南大学物联网工程学院 ; 江南大学物联网工程学院 年份:2017
    摘要:为了遏制行人检测过程中产生的过多的误检窗口,该文在局部无关通道特征( LDCF) 方 法基础上提出了一种基于粗一精表达策略的新型行人检测方法.首先运用LDCF方法对行人进 行粗略检测,产生一系列高召回率的候选窗口;然后通过改进颜色自相似特征和引入简化的卷 积网络结构,进一步提取这些窗口的鲁棒融合特征;最后应用级联分类器对候选窗口进行精细 分类判断.在行人检测数据集INRIA和 Cal tech上的实验结果表明,与传统的行人检测方法 LDCF相比,该文方法的平均对数漏检率分别降低2. 8 1%和 3. 8 5% , 充分验证了该文策略的有 效性和特征的鲁棒性.
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