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基于图像块深度学习特征的红外行人检测方法

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  • 2016104309456

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专利号 2016104309456 专利名称 基于图像块深度学习特征的红外行人检测方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06K9/00, G06K9/32, G06K9/62
申请人 重庆邮电大学 申请地址 400065重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
发明人 高陈强;汪澜;吕静;张雅俊;刘军 申请日期 2016-06-16
下证状态 已下证 更新时间 2026-07-28 04:12:08
专利摘要 本发明涉及一种基于图像块深度学习特征的红外行人检测方法,属于图像处理与计算机视觉技术领域。该方法将数据集分为训练集和测试集,在训练阶段,首先在红外行人数据集的正负样本上滑动提取小图像块,然后进行聚类,对每一类图像块训练一个卷积神经网络。然后用训练好的卷积神经网络组对正负样本进行特征提取,并训练SVM分类器。在测试阶段,首先对测试图像提取感兴趣区域,然后对感兴趣区域使用训练好的卷积神经网络组提取特征,最后利用SVM分类器进行预测。本发明以检验每个感兴趣区域是否属于行人区域的方式,达到行人检测的目的,能够在检测场景复杂、环境温度较高、行人尺度姿态差异大等情况下准确的检测出红外图像中的行人,并为后续智能视频等相关领域的研究提供支持。

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