基于Faster RCNN的行人检测方法

作者：张汇; 杜煜^*; 宁淑荣; 张永华; 杨硕; 杜晨

来源：传感器与微系统, 2019, 38(02): 147-153.

DOI：10.13873/j.1000-9787(2019)02-0147-03

• 快速区域卷积神经网络
• 区域建议网络
• 行人检测
• 深度学习

借鉴目标识别领域的快速区域卷积神经网络(Fast RCNN),提出了基于Faster RCNN的行人检测方法,利用CNN提取图像特征,通过聚类和构建区域建议网络(RPN)提取可能含有行人的区域,利用检测网络对目标区域进行判别和分类,并在INRIA数据集中进行了测试验证。实验结果表明:相比基于可变形的组件模型(DPM)的行人检测方法,提出的方法,在测试集上检测准确度达到92. 7%,相比现有的其他方法,其检测效果更好。

• 单位
  北京联合大学