一种结合图像信息的视频行人检测网络研究

• 作者: 应娜 朱锋彬 陆游飞
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 视频行人检测 卷积网络 多上下文抑制 信息向量传播 管束重评分
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2018.03.008

摘要

深度卷积网络框架作为行人检测的主流研究方法,在用于静态图像的行人检测时取得了良好的效果,然而这些深度网络应用于视频行人检测时效果不佳,平均检测精度低.为此,在静态图像检测网络的基础上,结合图像的时序和上下文信息,使用多上下文抑制、信息向量传播和管束重评分等方法重新设计视频行人检测网络,通过端到端训练,有效提高了视频行人检测的精度.最后在ImageNet数据集以及自己采集的视频行人数据集上进行实验,检测精度达到66.9％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	应娜	杭州电子科技大学通信工程学院	13	42	5.0	6.0
2	陆游飞	杭州电子科技大学通信工程学院	1	0	0.0	0.0
3	朱锋彬	杭州电子科技大学通信工程学院	2	5	1.0	2.0