基于改进SSD的行人检测方法

被引：69

作者：

邢浩强

杜志岐

苏波

机构：

[1] 中国北方车辆研究所

来源：

计算机工程 | 2018年 / 44卷 / 11期

关键词：

行人检测; 卷积神经网络; 融合特征; 密集连接; 多尺度检测;

D O I：

10.19678/j.issn.1000-3428.0048553

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为提高行人检测的准确性与稳定性,提出一种新的检测方法。以SSD方法为基础进行优化与改进网络结构,将串联式的基础网络部分修改为密集连接式结构,在目标预测阶段选择融合特征作为预测依据,根据目标尺寸的统计分布规律调整不同特征层的缩放因子。在Caltech数据集上的测试结果表明,相比于原始SSD、VJ-1、HOG等方法,该方法具有更高的准确性和更好的鲁棒性,尤其对于待检行人目标尺寸较小以及严重遮挡等行人检测问题,改进SSD方法检测结果更好。该方法在TitanX测试条件下具有20 frame/s的检测速度,满足实时性要求。

引用

页码：228 / 233+238 +238

页数：7

共 7 条

[1]

基于SVM-LeNet模型融合的行人检测算法 [J].