基于改进YOLOv3的道路交通环境下行人识别方法

作者：李巍华; 方卓琳; 刘晓楠

来源：2018-08-23, 中国, CN201810966748.5.

本发明公开了基于改进YOLOv3的道路交通环境下行人识别方法,包括步骤：S1、图像采集和预处理,并制作行人样本集；S2、利用聚类算法和训练集计算行人候选框长宽比；S3、将训练集输入YOLOv3网络进行多任务训练并保存训练好的权重文件；S4、将待识别的图片输入YOLOv3网络得到多尺度的特征图；S5、采用logistic函数对网络预测的x、y、置信度、类别概率进行激活,经阈值判断,得到所有预测框的坐标、置信度和类别概率；S6、将上述结果通过非极大值抑制处理产生最终的目标检测框和识别结果。本发明解决了现有方法检测准确率低的问题,实现了多任务训练,无需额外存储空间、检测精度高、速度快。

• 单位
  华南理工大学