[發明專利]一種復雜環境下的密集行人檢測方法

在審

• 申請號: 202011296923.8
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112464770A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 王建浩;呼子宇;李占凱;郝若欣;高澤航;牛嘉珩;張翮翔;周濤;代言
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京專贏專利代理有限公司 11797
• 代理人: 于剛

1.一種復雜環境下的密集行人檢測方法，其特征在于，具體過程如下：首先改進YOLOv3算法，監控設備采集到行人圖像，網絡會自動提取關鍵幀，然后將圖片傳輸到MSR算法，對圖片進行圖片增強處理，最后再傳輸到改進后的YOLOv3算法中并進行行人檢測。

2.根據權利要求1所述的一種復雜環境下的密集行人檢測方法，其特征在于，所述YOLOv3算法的改進方法如下：YOLOv3在檢測目標對象時，使用softmax函數計算各種類的概率分布，softmax計算公式如下：q為單熱分布，輸出結果中正確的類的概率為1而其他類為0，使用LSR防止模型把預測值過多的放在大概率的類別上，從而把少部分概率放在小概率類別上，降低模型過擬合的程度，公式如下：其中K為總類數，ε為常數。

3.根據權利要求2所述的一種復雜環境下的密集行人檢測方法，其特征在于，YOLOv3引入FPN特征金字塔網絡降低環境對檢測過程產生的消極影響。

4.根據權利要求2所述的一種復雜環境下的密集行人檢測方法，其特征在于，所述YOLOv3使用了DarkNet-53檢測網絡，融合了三種不同尺度的特征圖，下采樣特征圖13*13、上采樣特征圖26*26和上采樣特征圖52*52。

5.根據權利要求4所述的一種復雜環境下的密集行人檢測方法，其特征在于，所述YOLOv3算法使用anchor boxes算法。