-
题名基于SSD的行人头部检测方法
被引量:12
- 1
-
-
作者
李欢
陈先桥
施辉
杨英
龚
-
机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
武汉理工大学交通物联网技术湖北省重点实验室
交通运输部水运科学研究院电控信通中心通导室
-
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第3期827-832,共6页
-
基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFC0810400)。
-
文摘
Faster R-CNN、SSD、YOLO都是针对行人整体检测,在人群密集场景检测精度低,为有效解决遮挡严重场景的行人检测问题,提出改进的SSD行人头部检测方法,使用K-means++聚类得到SSD先验框规格。针对SSD小目标检测的不足,建立改进SSD头部检测模型,利用SSD网络目标特征提取,添加类别预测和位置预测两个旁支网络实现特征分离。类别预测特征图采用上采样方式融合高语义,位置预测特征图采用下采样方式融合细节信息,融合两个预测结果得到最终目标。实验结果表明,该方法能实时准确地定位行人头部,有效地解决行人遮挡问题,提升检测精度。
-
关键词
行人检测
头部检测
卷积神经网络
单发多盒检测器
特征分离
特征融合
-
Keywords
pedestrian detection
head detection
convolution neural network
SSD
feature separation
feature fusion
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-