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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 行人檢測

基于深度學(xué)習(xí)的交通場景中行人檢測方法*

  • 針對交通圖像中行人分布的特點(diǎn)，提出一種交通場景下的行人檢測方法。使用Faster R-CNN目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，首先在檢測網(wǎng)絡(luò)的卷積層前加入預(yù)處理，突出行人特征，減少訓(xùn)練耗時(shí)與系統(tǒng)開銷。其次，由于交通場景圖像中行人只占圖像極小的部分，所以使用K-means聚類分析方法對行人的寬高比進(jìn)行聚類分析，得到合適的寬高比。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的方法在檢測精度上有所提升，說明了該方法的有效性。
  • 關(guān)鍵字： 行人檢測  交通場景  底層特征提取  K-means聚類  202103  

基于FPGA的行人檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)智能視頻監(jiān)控

  • 電子產(chǎn)品世界,為電子工程師提供全面的電子產(chǎn)品信息和行業(yè)解決方案,是電子工程師的技術(shù)中心和交流中心,是電子產(chǎn)品的市場中心,EEPW 20年的品牌歷史,是電子工程師的網(wǎng)絡(luò)家園
  • 關(guān)鍵字： FPGA  行人檢測  背景建模  多尺度檢測  Adaboost算法  
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行人檢測介紹

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