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题名一种改进的轻量人头检测方法
被引量：6
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作者
高玮军
师阳
杨杰
张春霞
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期207-212,共6页
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基金
国家自然科学基金(61762059)
甘肃省引导创新发展项目(062004)。
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文摘
为了提高视频监控中人数统计的精度和速度,解决传统人体检测由于衣物身体阻挡而造成的高遮挡问题。提出一种改进的轻量人头检测方法MKYOLOv3-tiny。该方法是对YOLOv3-tiny进行改进,针对低层的人头特征进行多尺度融合,实现不同卷积层的分类预测与位置回归,提升检测的精度;针对人头较小的特点,结合有效感受野的思想,K-means聚类减小初始候选框的规格,提升候选框的精度。实验结果表明,改进后的模型在Brainwash密集人头检测数据集上与原方法相比,在精度上提升了3.21%,漏检率降低了8.7%。
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关键词
人头检测
多尺度融合
K-MEANS
有效感受野
密集人数统计
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Keywords
head detection
multi-scale fusion
K-means
effective receptive field
crowd counting
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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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