一种基于深度学习多网络软融合的行人检测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度学习多网络软融合的行人检测方法，涉及图像处理、目标检测及深度学习技术领域；其包括S1：输入待处理图像；S2：将待处理图像输入一个以Darknet‑53为基础网络的YOLO v3行人候选区生成器中，生成行人候选区；S3：将待处理图像输入前端预测模块，输出C个特征图；S4：将C个特征图输入语义分割系统，输出C个包含上下文信息的特征图；S5：将语义分割系统的结果与行人候选区生成器产生的行人候选结果进行融合；S6：输出检测图像。本发明并行软融合行人候选区生成器和语义分割两个系统，高效地检测各种挑战场景下的行人，同时提高了对小目标的检测能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习多网络软融合的行人检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111027493A
申请号 ：
CN201911284456.4
公开（公告）日 ：
2020-04-17
申请日 ：
2019-12-13
授权号 ：
CN111027493B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
袁国慧叶涛王卓然彭真明潘为年柳杨孙煜成周宇杨博文张文超
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
成都智言知识产权代理有限公司
代理人 ：
徐金琼
优先权 ：
CN201911284456.4
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2020-05-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20191213
申请日 : 20191213
2020-04-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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