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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的遮挡行人检测方法。主要解决现有技术对遮挡行人检测效果差的问题。其实现方案是：读取行人检测数据库数据,使用VGG网络提取特征；将VGG网络不同层提取的特征进行融合,得到融合特征,并将VGG网络最后一层特征作为非融合特征；构建掩码网络,将融合特征和非融合特征分别输入到掩码网络中,得到两种有缺失的卷积特征；构建判别网络,将掩码网络得到的两种特征输入到判别网络,选择出更有效的特征；使用选择出的特征获得候选区域,通过候选区域,得到最终的检测结果。本发明提高了对遮挡行人的检测效果,可用于无人驾驶与辅助驾驶。
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