基于加速区域卷积神经网络的行人检测与跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于加速区域卷积神经网络的行人识别与跟踪方法，首先通过载有红外摄像头的机器人在夜晚采集训练、测试数据集，对训练、测试数据集按要求预处理，然后对所有训练和测试图片进行真实目标位置标注并记录到样本文件中；再构建加速区域卷积神经网络，利用训练数据集训练加速区域卷积神经网络，对网络输出利用非极大值抑制算法求出最后的属于行人区域的概率以及区域的边界框；利用测试数据集测试网络的准确度，得到符合要求的网络模型；将夜间机器人采集的图片输入加速区域卷积神经网络模型，模型在线实时输出属于行人区域的概率以及区域的边界框。本发明能够有效地识别红外图像中的行人，对红外视频中的行人目标能够实时地进行跟踪。