【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61771270);浙江省自然科学基金项目(No.2017A610109,LQ15F020004);浙江省重点研发计划项目(2018C01086);国家关键技术研发计划项目(No.2015BAF14B01);宁波市自然科学基金项目(2018A610160)资助~~
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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.
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