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题名改进的SSD红外图像行人检测算法
被引量：17
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作者
刘学
李范鸣
刘士建
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机构
中国科学院上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像技术重点实验室
中国科学院大学
上海科技大学
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2020年第1期42-46,59,共6页
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基金
“十三五”国防预研项目(Jzx2016-0404/Y72-2)
上海市现场物证重点实验室基金资助项目(2017xcwzk08)
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文摘
针对红外图像行人检测任务中图像细节少、特征信息提取困难、检测准确率低等问题,提出一种改进的SSD红外行人检测算法。利用深度可分卷积方法降低特征提取网络参数数量和网络运算量,改善实时性;在网络中嵌入SENet模块,重新分配各特征通道权重,提升网络对行人目标针对性;针对行人目标空间占比固定的特点,通过聚类分析算法设定Default Boxes数值,提升行人检测效果。实验结果表明,所提改进算法优于VSSD算法,查准率和查全率分别达到91.7%和84.8%,同时,算法实时性也得到大幅改善。
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关键词
红外图像
行人检测
深度可分卷积
通道权重分配
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Keywords
infrared image
pedestrian detection
depthwise separable convolution
channel weight assignment
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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