一种改进的深度残差网络行人检测方法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》

郝旭政 柴争义

摘要： 为了提高行人检测方法的准确率，针对行人图像特征，提出一种基于深度残差网络和YOLO(You Only Look Once)方法的行人检测方法。以加强行人特征表达为目的，通过分析行人在图像中的表达和分布特征，提出一种不影响实时性的矩形输入深度残差网络分类模型以改进YOLO检测方法，使模型能够更好的表征行人；为了进一步提高模型的准确率和泛化能力，采用了混合行人数据集训练的方式，提取VOC数据集的行人数据与INRIA数据集组成混合数据集进行训练，明显降低了漏检率；并且利用聚类分析预测框的方法重新设计了初始预测框，提高行人定位能力并加快收敛。经公开的INRIA数据集的测试实验证明，本方法较主流的行人检测方法每张图片误检率有明显改善，降低至13.86%，有1.51%至58.62%不同程度的提升，并且本方法拥有良好的实时性和泛化能力，实用性强。

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