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一种基于多任务学习的行人检测方法

一种基于多任务学习的行人检测方法

发明人：

雷建军陈越侯春萍彭勃郭亭佚牛力杰

申请人：

天津大学

摘要：

本发明公开了一种基于多任务学习的卷积神经网络行人检测方法，包括：将行人位置所在的区域划分为m*n个子区域，按照预设规则将子区域进行组合，获取多个组合区域，将每个组合区域定义为行人可见模式；基于高速区域卷积网络的第一阶段网络结构，采用同一个特征提取网络提供输入图像的深度特征，并联多个检测网络，每一个检测网络对应一种行人可见模式的检测任务；统计行人检测场景视频中各种行人可见模式出现的比例、与每一个任务的损失函数加权平均，得到总的损失函数；选取前五种行人可见模式生成训练样本，分别训练对应的区域推荐子网络，进而实现对行人的检测。本发明采用多任务学习的方式，在不增加实际使用时深度网络复杂度的情况下，提高深度网络对遮挡行人的检测能力。

基本信息

专利类型	发明
申请(专利)号	CN201811335508.1	申请日	2018-11-10
授权公布号	CN109657545A	授权公告日	2019-04-19
申请人	天津大学
地址	天津市南开区卫津路92号
发明人	雷建军陈越侯春萍彭勃郭亭佚牛力杰
分类号	G06K9/00（2006.01）I G06N3/04（2006.01）I	主分类号	["G06K9/00（2006.01）I"]
国省代码		页数
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所
代理人	李林娟

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-05-14	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00
2019-04-19	公开	公开

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