一种改进的轻量人头检测方法

• 作者: 师阳 张春霞 杨杰 高玮军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人头检测 多尺度融合 K-means 有效感受野 密集人数统计
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 207-212
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0289

摘要

为了提高视频监控中人数统计的精度和速度,解决传统人体检测由于衣物身体阻挡而造成的高遮挡问题.提出一种改进的轻量人头检测方法MKYOLOv3-tiny.该方法是对YOLOv3-tiny进行改进,针对低层的人头特征进行多尺度融合,实现不同卷积层的分类预测与位置回归,提升检测的精度;针对人头较小的特点,结合有效感受野的思想,K-means聚类减小初始候选框的规格,提升候选框的精度.实验结果表明,改进后的模型在Brainwash密集人头检测数据集上与原方法相比,在精度上提升了3.21％,漏检率降低了8.7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高玮军		15	41	5.0	5.0
2	张春霞		5	0	0.0	0.0
3	杨杰		8	10	2.0	3.0
4	师阳		3	0	0.0	0.0