基于卷积神经网络的行人检测技术的研究综述

• 作者: 余长庚 谭玉枚
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 行人检测 目标分类 边框回归
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 31-36,75
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.07.006

摘要

随着深度学习方法在行人检测领域的深入应用,基于卷积神经网络的行人检测技术在特征学习、目标分类、边框回归等方面表现出的优势已愈发突出.因此,本文从对传统的行人检测方法和基于卷积神经网络的行人检测技术进行优劣比较切入,概述了卷积神经网络的基础构架,以此引出对当前常用的基于卷积神经网络的常见行人检测技术及其优缺点,最后讨论了现有基于卷积神经网络算法实现行人检测存在的不足和指出今后发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭玉枚	贺州学院信息与通信工程学院	5	0	0.0	0.0
2	余长庚	贺州学院信息与通信工程学院	14	11	2.0	2.0