近年來(lái),得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速推廣,目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域得到了大力發(fā)展。行人檢測(cè)技術(shù)一直是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域研究與應(yīng)用的熱點(diǎn),例如無(wú)人駕駛、智能交通、智能視頻監(jiān)控等技術(shù)的發(fā)展都離不開(kāi)行人檢測(cè)。其中智能監(jiān)控系統(tǒng)在現(xiàn)代生活中更是得到了廣泛應(yīng)用。本文所研究的行人檢測(cè)方法主要的應(yīng)用環(huán)境是針對(duì)監(jiān)控下的場(chǎng)景,是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的一個(gè)重要組成部分,可以對(duì)監(jiān)控視頻中出現(xiàn)的行人進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),其具有一定的實(shí)際意義。本論文首先介紹了行人檢測(cè)技術(shù)在監(jiān)控場(chǎng)景下的應(yīng)用背景,并對(duì)該技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了詳盡的分析;然后對(duì)行人檢測(cè)方法中的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)和當(dāng)下正處于研究前沿的深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了概述,并將基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法運(yùn)用到行人檢測(cè)任務(wù)中,對(duì)比不同模型的檢測(cè)性能,選取最優(yōu)算法;最后,針對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景下人流密集時(shí)行人軀干部位容易被遮擋的問(wèn)題,本文提出了一種基于行人頭部的檢測(cè)模型,同時(shí)為滿(mǎn)足監(jiān)控場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性檢測(cè)要求,使用了基于端到端的目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv3來(lái)訓(xùn)練行人頭部檢測(cè)模型�？紤]到Y(jié)OLOv3算法缺乏目標(biāo)針對(duì)性,并不完全適用于監(jiān)控場(chǎng)景下的行人檢測(cè)任務(wù)。所以本文針對(duì)這一問(wèn)題作出改進(jìn),主要工作如下:（1）準(zhǔn)備行人... 

【文章來(lái)源】：安徽工業(yè)大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

HOG行人檢測(cè)原理

圖 2.3 LBP 算子計(jì)算過(guò)程HOG 特征向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是行人檢測(cè)任務(wù)中使一種特征。HOG 通過(guò)對(duì)圖像局部區(qū)域內(nèi)的梯度直方圖進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，

圖 2.5 滑窗法示意圖非極大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域有著非常重要用[47]�？梢詫⑵淅斫鉃榫植孔畲笏阉魉惴�，其原理如圖中 2.6 所示，依據(jù)目標(biāo)窗口信度得分情況，按照從大到小的順序依次排列。首先選擇排序最靠前的目標(biāo)窗口，為 A；然后選擇排序在 A 之后的窗口，假設(shè)為 B，計(jì)算 A 與 B 的 IOU 值，若計(jì)算

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法研究新進(jìn)展[J]. 邢志祥,顧凰琳,錢(qián)輝,張瑩,汪李金.  安全與環(huán)境工程. 2018(06)
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博士論文
[1]復(fù)雜視覺(jué)場(chǎng)景下的行人檢測(cè)與跟蹤方法研究[D]. 劉曉輝.天津大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 劉德雨.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)[D]. 王斌.北京交通大學(xué) 2015
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本文編號(hào)：3526083