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摘 要:本发明公开了一种基于K‑means聚类和区域推荐网络的行人检测方法,该方法包括以下步骤:(1)构建特征提取网络,所述特征提取网络为去除inception v1模块中所有最大池化层后的网络;(2)将K‑Means聚类算法加入所述特征提取网络的最后一个DepthConcat中,所述最后一个DepthConcat记为C9,得到检测候选区域;(3)将所述检测候选区域作为RPN网络的输入,得到带有矩形区域的包围框,采用ROI池化层采集所述包围框,并计算所述包围框的特征映射,对包围框进行分类和回归;本发明在增加网络的深度和宽度的同时,加入RPN,使得达到既能对行人进行分类,又能对行人进行具体定位的效果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811375081.8 | 专利名称: | 一种基于K-means聚类和区域推荐网络的行人检测方法及系统 |
申请日: | 2018-11-19 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/10搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |