提出基于YOLOV3和DenseNet相结合的轻量化行人检测算法。加入HSV图像处理模块强化行人特征,利用卷积神经网络提取行人特征,通过k均值聚类算法筛选预测框,借鉴特征金字塔的思想做高低层特征融合和预测,利用Dense Block结构对网络轻量化进行完善,在国际广泛使用的行人数据集上进行一系列实验。实验结果表明,检测速度比现有的优秀目标检测模型YOLOV3提升了8倍,模型大小为YOLOV3的1/107,所提方法在测试集上的实时性和准确率都有所提高。
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