Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 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
| |
| 发表期刊 | 中国体视学与图像分析
 |
| 2017 | |
| 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 | 多模态人工智能系统全国重点实验室_多媒体计算 |
| 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. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 06体视学_基于改进RPN深度网络的端到（2115KB） | 期刊论文 | 作者接受稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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