基于双目图像的行人检测与定位系统研究

• 作者: 杨荣坚 王芳 秦浩
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 立体匹配 行人检测 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1591-1595,1600
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.05.068

摘要

针对半全局匹配算法(semi-global matching,SGM)的视差图匹配度较低的问题,以及目标检测算法Fast-YOLO对小目标的检测能力不足的问题,提出一种基于双目图像的行人检测与定位系统.系统首先利用图像分割块具有视差相似性的特点,使用基于快速图像分割的SGM算法对双目图像进行立体匹配,然后修改Fast-YOLO网络模型,提高网络分辨率,使用改进的Fast-YOLO网络进行行人检测.实验结果表明,基于快速图像分割的SGM算法较好地解决了匹配度较低问题,基于Fast-YOLO改进的行人检测网络明显地提高了对小目标的检测能力.系统实现了对行人的检测和定位,并使用GPU达到实时的计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王芳	郑州升达经贸管理学院信息工程系	16	49	4.0	6.0
2	秦浩	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	16	121	6.0	10.0
3	杨荣坚	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	3	12	2.0	3.0