发明专利已授权

基于CSP模型的多级特征融合行人检测方法

📄 申请号：CN202110295911.1 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-03-19

公开号

CN113033371B

公开日

2024-09-27

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_52

IPC 分类号

G06V20_52 , G06V10_44 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

行人检测图像识别人工智能算法目标检测行人检测

应用场景

智能安防, 智能监控, 自动驾驶, 智慧交通, 行人检测

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摘要

一种基于CSP模型的多级特征融合行人检测方法，采用CSP架构，使用CNN提取行人特征，然后网络分为3支分别预测目标中心点、目标高度和中心点偏移量，图像预处理后，使用PyconvResNet‑101作为特征提取网络从输入图像中提取特征图，将所得的不同阶段的特征图进行多级融合后得到最终的特征图送入预测网络，预测网络使用Focal Loss和Smooth L1进行训练，预测图中目标中心点、目标高度和中心点偏移量并生成目标检测框，使用非极大值抑制算法去除冗余的检测框得到最终的检测结果。本发明可充分融合高层特征图丰富的语义信息和低层特征图丰富的位置信息，有效减少小目标和严重遮挡情况下的误检和漏检。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种融合语义分割与边缘的高分遥感目标精准检测方法

当前第 / 件

一种基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_52)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

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：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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