公开(公告)号：CN118430017A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410527143.1

申请日：2024-04-29

Applicant: 无锡学院

Inventor： 潘亮宇 ,  胡长雨 ,  黄玉玲 ,  戚琼丹 ,  董宇宸 ,  伍宏泰 ,  张伏青 ,  张丽

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V20/00 ,  G06V10/25 ,  G06V20/40 ,  G06V10/776 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/277 ,  G06T7/254 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种结合SSD网络和卡尔曼滤波的人员检测方法，涉及目标检测领域，构造训练结合卡尔曼滤波的单步检测器SSD‑KF的网络实验数据集和实验环境；构建SSD‑KF网络，将KF引入SSD网络架构，利用KF来预测SSD网络层输出的下一帧检测框，将KF代替原SSD网络中用于对FC全连接层进行降维的分类器、在非最大值抑制层前面被使用的1×1卷积层，生成数量更少、效果更优的检测框。利用SSD‑KF网络实现对人员的检测，利用实测视频数据集验证SSD‑KF网络的性能。实验表明，SSD‑KF在室内复杂环境下的人员检测整体效果优于传统的SSD网络，检测结果平均精确率为86.46%，平均精确率均值为83.22%，平均精确率均值较SSD网络提高了21.12%，在同样实验设备条件下，SSD‑KF网络的检测帧率是传统SSD网络的十倍以上。