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题名基于卷积神经网络的行人检测方法研究新进展
被引量：4
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作者
邢志祥
顾凰琳
钱辉
张莹
汪李金
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机构
常州大学环境与安全工程学院
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出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2018年第6期100-105,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51574046)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_2078)
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文摘
深度学习在行人检测领域有重大的应用价值,可及时预测客流,避免安全事故的发生。概述了卷积神经网络的发展历史及其主要组成模块,包括各部分模块的研究现状,介绍了卷积神经网络在行人检测中所需要的行人检测数据库及其应用现状。结果表明:基于卷积神经网络的行人检测方法发展迅速,可大大提高行人检测的准确性和实用性,并在实际问题的应用中可有效分析人流拥堵的状态,从而对行人进行有效的疏散,以避免拥挤踩踏安全事故的发生,具有实际运用的意义。
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关键词
卷积神经网络
行人检测方法
行人检测数据库
深度学习算法
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Keywords
convolutional neural network
pedestrian detection method
pedestrian detection database
deeplearning algorithm
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分类号
X913
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于卷积神经网络的行人人头检测方法对比研究
被引量：7
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作者
邢志祥
顾凰琳
魏振刚
钱辉
张莹
汪李金
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机构
常州大学环境与安全工程学院
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出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019年第1期77-82,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51574046)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_2078)
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文摘
为提高车站客流统计的精度使其可以准确预警,针对传统的客流统计方法步骤繁琐、准确率低等局限性,对基于卷积神经网络的行人人头检测方法进行研究。首先在常州某车站安检站台处通过高位摄像头采集行人的人头数据库;然后通过不同的行人特征提取网络(Inception模块、Resnet、Mobilenet)与Faster R-CNN、SSD、R-FCN等目标检测结构组合的方式来对比探究各种行人人头检测组合模型的准确率和检测速度,并选择最优的行人人头检测方法;最后通过模型试验分析,结果显示Inception-V2特征提取网络与Faster R-CNN目标检测结构组合的行人人头检测模型具有较高的准确率和较优的实时性,这种行人人头检测方法对客流预警具有重要的意义。
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关键词
行人人头检测方法
卷积神经网络
特征提取
目标检测结构
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Keywords
pedestrian head detection method
convolutional neural network
feature extraction
target detection structure
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分类号
X913
[环境科学与工程—安全科学]
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