公开(公告)号：CN111144203B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN201911131589.8

申请日：2019-11-19

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 王慧燕 ,  徐扬

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的行人遮挡检测方法，首先采用无锚点的数据预处理方式，并且对于行人数据进行遮挡扩充，还采用了随机色彩变换、水平翻转、随机尺寸变换等数据增强方式；其次是一种新的特征融合方式，对于精炼神经网络(Refinement Neural Network,RefineDet)的特征融合模块（Transfer Connection Block，TCB）进行改进，减少其下采样次数，对于ResNet的不同阶段进行了更为充分的特征融合；最终传入到检测头网络中，得到效果更好的行人遮挡检测算法RefinePedDet。本发明通过实际测试得到漏检率更低的行人遮挡检测算法。

公开(公告)号：CN111144203A

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201911131589.8

申请日：2019-11-19

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 王慧燕 ,  徐扬

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的行人遮挡检测方法，首先采用无锚点的数据预处理方式，并且对于行人数据进行遮挡扩充，还采用了随机色彩变换、水平翻转、随机尺寸变换等数据增强方式；其次是一种新的特征融合方式，对于精炼神经网络(Refinement Neural Network,RefineDet)的特征融合模块（Transfer Connection Block，TCB）进行改进，减少其下采样次数，对于ResNet的不同阶段进行了更为充分的特征融合；最终传入到检测头网络中，得到效果更好的行人遮挡检测算法RefinePedDet。本发明通过实际测试得到漏检率更低的行人遮挡检测算法。