發(fā)布時間：2018-05-21 11:23

  本文選題：智能視頻分析 + 行人檢測��； 參考：《計算機科學(xué)》2017年03期

【摘要】：監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)成為周界入侵防范的重要手段之一,但是目前局限于被動式監(jiān)視。對此,提出一種通過對監(jiān)控系統(tǒng)傳回的視頻圖像進行人體目標識別進而實現(xiàn)主動周界入侵檢測的方法。針對目前人體目標檢測算法場景適用性較差的問題,提出一種基于改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測算法,該方法在深層特征的基礎(chǔ)上融入淺層特征,利用淺層特征校正深層特征在識別目標過小時的局限性,最后利用Softmax進行分類。實驗結(jié)果證實,改進后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對行人的姿態(tài)和適用場景都具有較高的魯棒性,并且在INRIA庫上的識別率為98.82%,在NICTA庫上的識別率為99.82%,在CVC庫上的識別率為94.50%,在Daimler庫上的識別率為99.92%。
[Abstract]:Surveillance system has become one of the important means of perimeter intrusion prevention, but it is limited to passive surveillance. In this paper, an active perimeter intrusion detection method based on human body target recognition from the video image returned by the surveillance system is proposed. A pedestrian detection algorithm based on improved convolution neural network is proposed to solve the problem of poor applicability of human target detection algorithm. The shallow feature is used to correct the limitation of the deep feature in the recognition of the target. Finally, Softmax is used to classify the target. The experimental results show that the improved convolution neural network is robust to pedestrian posture and applicable scene. The recognition rate on INRIA library is 98.82, on NICTA library is 99.82, on CVC library is 94.50, and on Daimler library is 99.92.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;河北工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與軟件學(xué)院;
【基金】：浙江省教育廳項目(Y201329342) 河北省科技計劃項目(15210124) 河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究項目(Z2015105)資助
【分類號】：TP277;TP183

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本文編號：1918999