一种利用身体上下文的行人头部检测方法

摘要

本发明公开了一种利用身体上下文的行人头部检测方法，其步骤为：数据准备，对图像的每一个行人标注行人整体框、上半身框、头肩框以及头部框，共四个外界矩形框；模型设计，将深度卷积神经网络、行人全身候选框生成网络、难例挖掘模块以及由全身特征到局部的检测网络组成模型；模型训练，将训练集输入到上述模型中进行训练，利用校验集验证模型训练效果；训练完成获得模型M’；模型测试，以得到检测结果。本发明将难例挖掘、更精细的多尺寸融合特征与由全身到局部的检测框架配合使用，极大地提高了行人头部检测的精度；并且使用了更加轻量级的特征提取卷积神经网络，使得在保存较高检测精度下，在GPU上能够达到准实时的检测速度。