改进的CNN用于单帧红外图像行人检测的方法

基金项目: 国家自然科学基金面上项目(41875040)%安徽省教育厅项目(2018jyxm0530,2017kfk044,KJ2017B008)

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A Method of Pedestrian Detection Based on Improved CNN in Single-frame Infrared Images

摘要: 针对全卷积神经网络对单帧红外图像行人检测计算量大、检测率较低等问题,提出了一种改进的LeNet-7系统对红外图像行人检测的方法.该系统包含3个卷积层、3个池化层,通过错误率最小的试选法确定每层参数,以波士顿大学建立的BU-TIV数据库训练系统.首先,以俄亥俄州立大学建立的OTCBVS和Terravic Motion IR Database红外数据库作为测试图像;然后,采用自适应阈值的垂直和水平投影法得到感兴趣区域(regions of interest,ROI);最后,将得到的ROI输入训练好的系统进行测试.3个测试集检测实验表明,本文方法具有良好的识别能力,与不同实验方法相比,本文方法能有效提高检测率.
- 图像处理 /
- LeNet-7系统 /
- 单帧红外图像 /
- 检测率

1.	王永生，姬嗣愚. 基于深度学习的目标检测算法综述. 计算机与数字工程. 2023(06): 1231-1237 . 百度学术
2.	方丽娟，张常友. 基于多特征融合的红外图像行人检测研究. 激光杂志. 2022(03): 114-117 . 百度学术
3.	顾佼佼，李炳臻，刘克，姜文志. 基于改进Faster R-CNN的红外舰船目标检测算法. 红外技术. 2021(02): 170-178 . 本站查看
4.	林浩，马可可，牛阿云，庄家俊. 基于远红外成像技术的车载夜间行人检测方法. 现代计算机. 2021(04): 64-68+97 . 百度学术
5.	田珊. 基于D-S证据理论的红外图像行人检测. 科技通报. 2021(07): 52-56 . 百度学术
6.	张国荣，刘炳君，付成丽. 基于Python和CNN的数字验证码识别. 太原师范学院学报(自然科学版). 2020(03): 62-65 . 百度学术