公开(公告)号：CN113989754B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202110746333.9

申请日：2021-07-01

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 杨晓婷 ,  刘琼

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于特征提取与聚合的车载行人检测方法。所述方法包括以下步骤：输入单张图像，使用主干网络逐阶段提取图像的主干特征；提取尺度敏感特征：设计锚点步长调整策略实现自适应采样，构建多并联分支卷积块提取主干特征的多个尺度特征，通过与主干特征逐元素融合生成具备一致表征能力的尺度敏感特征；构建基于上下文增强的特征金字塔；使用区域推荐网络生成符合预设高宽比的RoIs；提取并优化RoIs特征；基于优化的RoIs特征使用检测子网络执行车载行人检测，输出分类置信度和位置坐标。本发明通过解决行人尺度变化问题，提高车载行人检测精度。

公开(公告)号：CN113989754A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202110746333.9

申请日：2021-07-01

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 杨晓婷 ,  刘琼

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了基于特征提取与聚合的车载行人检测方法。所述方法包括以下步骤：输入单张图像，使用主干网络逐阶段提取图像的主干特征；提取尺度敏感特征：设计锚点步长调整策略实现自适应采样，构建多并联分支卷积块提取主干特征的多个尺度特征，通过与主干特征逐元素融合生成具备一致表征能力的尺度敏感特征；构建基于上下文增强的特征金字塔；使用区域推荐网络生成符合预设高宽比的RoIs；提取并优化RoIs特征；基于优化的RoIs特征使用检测子网络执行车载行人检测，输出分类置信度和位置坐标。本发明通过解决行人尺度变化问题，提高车载行人检测精度。