基于R-FCN的行人检测方法研究

• 作者: 朱启兵 王正来 蒋胜 黄敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 基于区域的全卷积网络(R-FCN) 遮挡 背景混淆干扰 二次分类
• 年，卷（期）: 2018,（18）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 180-183,262
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3871字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1705-0363

摘要

行人检测是计算机视觉中的研究热点,为了实现复杂场景下的行人检测,将基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入行人检测中.针对行人检测中的遮挡、背景混淆干扰、小目标这三个难点,修改了R-FCN的搜索机制,引入目标行人的区域划分(上下半身)和背景混淆干扰行人的强化学习策略,加强了对遮挡行人和背景相似行人的学习.并在此基础上,对R-FCN的输出进行二次分类学习.实验结果表明,通过对R-FCN的改进,可有效地缓解行人遮挡、背景混淆干扰和小目标条件下,传统R-FCN网络的漏报和误判问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱启兵	江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室	56	481	14.0	19.0
2	黄敏	江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室	68	518	13.0	19.0
3	王正来	江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室	3	20	2.0	3.0
4	蒋胜	江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室	3	20	2.0	3.0