基于改进RPN深度网络的端到端的监控场景行人检测研究
杨东明1,2; 徐士彪3; 孟维亮3; 葛水英1; 杨真1,2; 张晓鹏3
2017
发表期刊中国体视学与图像分析
卷号22期号:2页码:209-215
其他摘要 Compared to other scenes, pedestrian detection in monitoring scenes gets larger flow of people and higher degree of occlusion. This paper presents an end - to - end detection scheme based on region proposal network ( RPN). On the one hand, we improved RPN by combining with a deep convolution network designed by ourselves to obtain a new deep neural network for pedestrian detection. On the other hand, we introduced head - shoulders model to improved detection performance for pedestrian detection at monitoring scenes, which improves the detection speed. Eventually, we achieved end - to - end detection. The experimental results show that the method effectively improved the detection performance by reducing the missing rate and speeding up the detection.
关键词监控 行人检测 深度学习 Rpn网络
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/15674
专题模式识别国家重点实验室_多媒体计算与图形学
作者单位1.中国科学院文献情报中心
2.中国科学院大学
3.中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
杨东明,徐士彪,孟维亮,等. 基于改进RPN深度网络的端到端的监控场景行人检测研究[J]. 中国体视学与图像分析,2017,22(2):209-215.
APA 杨东明,徐士彪,孟维亮,葛水英,杨真,&张晓鹏.(2017).基于改进RPN深度网络的端到端的监控场景行人检测研究.中国体视学与图像分析,22(2),209-215.
MLA 杨东明,et al."基于改进RPN深度网络的端到端的监控场景行人检测研究".中国体视学与图像分析 22.2(2017):209-215.
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