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摘要
文章提出了一种针对海关监管场景下的人员检测系统,当未授权人员进出监管场所禁区时可及时预警告知海关工作人员。由于传统的YOLO v3网络无法应对背景复杂或目标过小的情况,文章改进了YOLO v3神经网络,加入HOG-CLBP特征提取层,并改进了先验框的生成算法。另外,文章算法修正了损失函数,使其更加符合人体姿态特征,最后通过边界点偏离检测来判别是否有人员越界情况。文章对INRIA数据集和海关真实场景数据进行了测试,结果表明该方法可以有效地提高夜晚环境下人员的检测精度。
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单位南京三宝科技股份有限公司
