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  • 【期刊】 结合单双行人DPM模型的交通场景行人检测

    刊名:电子学报 作者:曾接贤 ; 程潇 关键词:行人检测 ; 遮挡 ; 交通场景 机构:南昌航空大学计算机视觉研究所 ; 南昌航空大学计算机视觉研究所 年份:2016
    摘要:针对日常交通场景下,行人目标易被遮挡,影响行人检测效果的问题,提出一种结合单行人和双行人DPM模型的交通场景行人检测方法。该方法首先从INRIA、ETH等行人数据集中提取训练样本的DPM特征,通过La-tentSVM方法训练得到单、双人DPM模型;然后采用分类检测方法,将交通场景行人分为单独分布行人和混合分布行人两类。检测时首先使用双行人模型SDP-DPM对目标图像进行目标匹配,如果没有检测到双行人目标,则判定为单独分布行人情况,转而使用单行人模型SP-DPM进行检测,并保存检测结果;如果检测到双行人目标,则判定为混合分布行人情况,此时先保存对应的双行人滤波响应,再使用单行人模型进行二次检测,并将两次检测的结果进行加权结合。实验结果表明,本文算法能够在行人相互遮挡严重的交通环境下,有效检测出行人,整体精度优于传统的DPM算法和当前行人检测的主要流行算法。
  • 【期刊】 基于并行通道级联网络的鲁棒行人检测

    刊名:模式识别与人工智能 作者:何姣姣 ; 张永平 ; 姚拓中 ; 刘肯 ; 肖江剑 关键词:并行级联通道网络 ; 小尺寸行人检测 ; 广角监控 ; 区域候选聚类 机构:长安大学电子与控制工程学院 ; 长安大学电子与控制工程学院 ; 宁波工程学院电子与信息工程学院 ; 长安大学信息工程学院 ; 中国科学院宁波材料技术与工程研究所先进制造所计算机视觉 年份:2018
    摘要:针对广角视场下远处行人分辨率较低、存在不同程度的畸变的问题,文中提出基于并行通道级联网络的鲁棒行人检测算法.以更快的区域卷积神经网络(Faster RCNN)为基础,引入差分图作为弱监督信息,再引入基于通道级联网络(CCN).然后设计并行CCN,将差分图和原图同时作为并行网络输入,融合更丰富的图像特征.最后在候选区域建议网络中,结合行人尺度在图像中分布的特点,聚类确定符合行人特点的搜索框.实验表明,文中算法在广角视场存在畸变情况下更有利于小尺寸行人检测.
  • 【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】 一种改进聚合通道特征的行人检测方法

    刊名:数据采集与处理 作者:韦皓瀚 ; 曹国 ; 尚岩峰 ; 孙权森 ; 王必胜 关键词:行人检测 ; 聚合通道特征 ; objectness方法 ; casDPM模型 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 ; 公安部第三研究所 年份:2018
    摘要: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,针对聚合通道特征(Aggregate channel feature,ACF)算法应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率(Log-average miss rate,LAMR)较高的情况,提出一种改进的ACF行人检测算法。首先结合objectness方法对ACF算法低得分区域进行进一步验证,可以在一定程度上减少算法的误检数;其次结合检测窗口的得分及位置信息,对非极大值抑制算法(Non-maximum suppression,Nms)进行改进,平均精度(Average precision,AP)提升了0.41%,LAMR降低了1.49%;最后采用星型可形变部件模型(Star-cascade DPM,cas DPM)对一定阈值下的得分检测窗口进行级联检测,AP提升了0.65%,LAMR降低了2.06%。在INRIA数据集上实验表明,满足实时检测的条件下,极大地降低了误检数,具有较好的行人检测效果。
  • 【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】 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 作者:任汉俊;宋晓宁;於东军; 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 ; 南京理工大学计算机科学与工程学院 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-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Caltech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2.81%和3.85%,充分验证了该文策略的有效性和特征的鲁棒性。
  • 【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.
  • 【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】 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】 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】 一种基于特征金字塔的快速行人检测方法

    刊名:长安大学学报(自然科学版) 作者:王世芳 ; 徐琨 ; 陈明瑶 关键词:行人检测 ; 交通信息与控制工程 ; 金字塔 ; 通道特征 ; 决策树 机构:安徽工程大学电气工程学院 ; 安徽工程大学电气工程学院 ; 高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室 ; 长安大学信息工程学院 年份:2018
    摘要:针对由于背景变化,行人尺度的不确定性以及遮挡等因素的存在下,如何提高检测精度和速度问题。基于相邻尺度通道特征的可预测性,提出一种基于特征金字塔的快速行人检测方法。首先,计算关键尺度下的聚合通道特征,该特征由3个LUV通道特征、1个局部量纲一化的梯度幅值通道特征和6个梯度方向直方图(HOG)通道特征构成,充分反映了图像的梯度信息和颜色信息。其次,依据相邻尺度通道特征的可预测性,估算关键尺度的相邻尺度的通道特征,快速、高效地构建了多尺度聚合特征金字塔。然后,在Bootstrapping框架下,采用AdaBoost算法训练二阶决策树,构成行人分类器。最后,在进行行人检测时,按照预定的步长滑窗遍历每个尺度上的聚合通道特征,获得检测块,并将检测块作为训练好的级联分类器的输入,记录候选窗的窗口坐标及得分,利用非极大抑制对行人候选窗进行二次筛选,输出最后的行人检测框。在ETH和TUD等公开数据集进行测试,并与HOG方法、VJ方法、DPM方法相比较。研究验结果表明:DPM(形变部件模型)方法和提出的方法检测准确性高于VJ方法和HOG方法;在视角变化、行人存在遮挡的情况下,该方法在漏检、误检和窗口定位精度等方面的性能优于DPM方法,在保证较高检测精度的同时,极大地提高了检测速度,帧速率达到了29帧/s,优于其他算法,能够满足实时检测要求。
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