基于卷积神经网络的行人检测方法研究新进展

• 作者: 张莹 汪李金 邢志祥 钱辉 顾凰琳
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 行人检测方法 行人检测数据库 深度学习算法
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 安全理论与安全管理
• 页码范围: 100-105
• 页数: 6页
• 分类号: X913
• 字数: 5287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2018.06.016

摘要

深度学习在行人检测领域有重大的应用价值,可及时预测客流,避免安全事故的发生.概述了卷积神经网络的发展历史及其主要组成模块,包括各部分模块的研究现状,介绍了卷积神经网络在行人检测中所需要的行人检测数据库及其应用现状.结果表明:基于卷积神经网络的行人检测方法发展迅速,可大大提高行人检测的准确性和实用性,并在实际问题的应用中可有效分析人流拥堵的状态,从而对行人进行有效的疏散,以避免拥挤踩踏安全事故的发生,具有实际运用的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张莹	常州大学环境与安全工程学院	14	26	3.0	4.0
2	邢志祥	常州大学环境与安全工程学院	91	551	13.0	18.0
3	顾凰琳	常州大学环境与安全工程学院	7	21	3.0	4.0
4	钱辉	常州大学环境与安全工程学院	4	18	3.0	4.0
5	汪李金	常州大学环境与安全工程学院	8	22	3.0	4.0