一种基于神经网络的行人实时检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910615963.5
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2019-07-09
申请人：
华南理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于神经网络的行人实时检测方法
申请号	CN201910615963.5	申请日期	2019-07-09
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-10-18	公开/公告号	CN110348376A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	华南理工大学	申请人地址	广东省广州市天河区五山路381号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华南理工大学	当前权利人	华南理工大学
发明人	杜启亮;黄理广;田联房
代理机构	广州市华学知识产权代理有限公司	代理人	冯炳辉

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的行人实时检测方法，包括步骤：1)采集数据，构建原始训练数据集；2)对原始训练数据集中的图像，标定对应采集图像的行人位置，构建训练数据集的真实位置输出；3)构建神经网络模型；4)为增大网络训练数据量以及增强方法的适用性，需要使用数据增强方法对原始输入图像进行数据增强；5)对设计的神经网络模型设定训练参数进行训练，并保存训练的神经网络模型参数；6)使用图像采集设备获取待进行行人检测的图像数据，然后将待检测行人的图像输入保存好的神经网络模型中，得到待行人检测的图像的行人位置。本发明可以使行人检测在满足检测精确度前提下减少大量检测时间。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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