基于双目视觉感兴趣区域的行人检测

针对复杂背景下的行人检测,易受环境的干扰(尤其是树木)而导致识别不准确以及行人特征提取困难等问题:根据双目视觉获取图像深度信息,文章提出了一种基于双目视觉的目标深度定位的方法,减少了传统式特征描述的运算,获得了感兴趣区域;然后引入卷积神经网络的行人模型,对感兴趣区域进行精确识别,从而达到行人检测的目的。模型使用INRIA行人数据库和MIT数据库进行混合训练,深度学习行人的轮廓特征,形成行人模型来对感兴趣区域判定。实验表明,文章提出的方法确实有效,优于一般的深度学习模型的行人检测以及传统的行人检测方法。