基于改进聚类算法的Faster R-CNN网络的行人检测...
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于改进聚类算法的Faster R‑CNN网络的行人检测方法，包括把行人训练集图片输入regnet骨干网络，提取特征图；将特征图输入FPN特征金字塔进行融合，得到新的特征图；采用改进聚类算法得到不同比例和大小的anchors，通过RPN区域建议网络对新特征图进行建议框的提取，初步判断是否检测到行人；把新特征图和建议框输入RoI align进行池化综合，并经过全连接网络进行分类和回归，得到检测结果和相应的损失；完成一个轮次的训练后，重复上述步骤，直至达到设定的迭代轮次，把网络中的参数输出并保存，得到行人检测模型；将待检测的行人图片输入行人检测模型，即可输出待检测行人图片的位置和置信度信息。
基本信息
专利标题 ：
基于改进聚类算法的Faster R-CNN网络的行人检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332921A
申请号 ：
CN202111523673.1
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈学信苏德成谢军李志敏
申请人 ：
长讯通信服务有限公司
申请人地址 ：
广东省广州市天河区粤垦路628号
代理机构 ：
北京天奇智新知识产权代理有限公司
代理人 ：
陈新胜
优先权 ：
CN202111523673.1
主分类号 ：
G06V40/10
IPC分类号 ：
G06V40/10 G06V10/40 G06V10/762 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/10
申请日 : 20211214
申请日 : 20211214
2022-04-12 ：
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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