发明专利 已授权

基于图像块深度学习特征的红外行人检测方法

📄 申请号:CN201610430945.6 📄 发布日:2026/04/16

著录项目信息

申请日
2016-06-16
公开号
CN106096561B
公开日
2020-02-07
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

安防监控, 智能交通, 自动驾驶, 夜间巡逻, 智能驾驶辅助

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。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:53 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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