【摘 要】
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针对真实场景下的行人检测方法存在漏检、误检高,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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402053);湖南省教育厅科研重点项目(16A008);湖南省交通厅科技项目(201446);2017年长沙理工大学研究生科研创新项目(CX2017SS19);2016年长沙理工大学研究生课程建设项目(KC201611)
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针对真实场景下的行人检测方法存在漏检、误检高,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%。
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