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

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