复杂场景轻量级SSD行人检测方法
李冉超1
田青
齐自强2
1.北方工业大学信息学院 北京 1001442.北方工业大学信息学院
摘要：在高密度复杂场景下,传统目标检测算法由于缺乏对场景辅助信息的考虑,导致检测精度及性能难以满足实际需求.针对这一问题,本文提出了一种基于场景先验的轻量级SSD行人检测方法,根据地铁复杂场景中的行人先验特征及分布特点,重新设计SSD网络结构,添加小目标检测层,并调整生成候选框参数.实验表明:该方法在地铁场景下的行人平均检测精度(mAP)0.5,单帧检测耗时为9ms,相比经典SSD算法的行人检测精度和速度分别提升了6.2和43％,验证了所提方法的有效性.
关键词：行人检测神经网络SSD
资助基金：国家重点研发计划(2017YFC0806005)国家自然科学基金(61806008)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 58-62 )
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