一种基于深度学习的红外图像行人检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的红外图像行人检测方法，包括，采集待检测的行人图像并进行预处理；将预处理后的所述图像输入搭建好的数据库内存储；基于深度卷积神经网络构建检测模型；利用所述检测模型读取所述数据库内的所述图像，计算输出检测结果。本发明通过对红外图像进行特征分析、去噪和增强，使得图像细节信息凸显出来，把无用的信息都弱化掉，增加了行人检测的鲁棒性和精准度，同时，本发明还通过深度学习对网络权重进行训练寻找最优特征值，进一步提高了行人检测的适用性、可行性、准确性和批量处理效率性。