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题名机器视觉中的人体检测算法优化
被引量：4
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作者
何倩倩
张荣芬
刘宇红
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第10期69-77,共9页
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基金
贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2016]5707,黔科合基础[2019]1099)。
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文摘
提出了一种基于深度学习和景深信息的人体检测方法。采用基于深度学习的方法进行目标检测,运用深度图的景深信息判定人体的位置,将两者结合准确定位人体。本文方法通过深度摄像头采集RGB图及对应深度图,采用darknet-yolo-v3对RGB图进行目标检测,将目标边界框预处理后传给RGB图对应深度图,深度图采用无边界主动轮廓模型对景深信息进行处理,达到将深度学习的高识别率与景深信息结合精准定位人体目标的目的。实验结果表明,本文方法能准确找到一个不受标识框影响的目标定位点,有效改善由人体的不同姿态、动作幅度大小导致标识框误差增大的问题,提升了检测人体的精度,为进一步研究行人的准确跟踪提供了保障。
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关键词
图像处理
深度图
人体检测
无边界主动轮廓模型
深度学习
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Keywords
image processing
depth map
human detection
active contour without edges model
deep learning
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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