基于级联网络的智能视频监控下的行人检测

• 作者: 周传宏 张姣 肖江剑
• 来源期刊: 计量与测试技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 智能视频监控 级联网络 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 计测方法与应用
• 页码范围: 104-108
• 页数: 5页
• 分类号: TB9
• 字数: 3964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15988/j.cnki.1004-6941.2018.08.034

摘要

视频中的目标检测与跟踪是实现智能监控系统的关键,在行为分析、辅助驾驶系统、机器人视觉等领域都有着广泛的应用.而对行人的检测与跟踪是其中的关键环节之一.为了在监控场景下准确的进行行人检测,本文深入研究了行人检测算法,并对相关的算法进行优化,设计出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)级联网络的监控视频行人检测系统.在该方案中,引入级联CNN网络在拥挤场景中准确地检测行人,为跟踪行人奠定了基础.本文在论述了以上的创新方法后,采用神经网络对和人体数据库进行训练后,以实际监控视频作为测试数据进行实验.实验结果表明了本文创新方法具有较好的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周传宏	上海大学机电工程与自动化学院	12	33	3.0	5.0
2	张姣	上海大学机电工程与自动化学院	4	2	1.0	1.0
3	肖江剑	上海大学机电工程与自动化学院	2	1	1.0	1.0