申请/专利权人：湖南工商大学

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117912052A

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本实施例公开了一种行人检测模型训练、行人检测方法及相关设备，包括：通过基于样本图像中的标签和位置，构造热力图，并根据热力图，生成包含正样本和负样本的目标训练集；构建初始行人检测模型，行人检测模型包括主干网络、遮挡感知网络、第一识别网络和第二识别网络，在遮挡感知网络的感知结果为正常时采用第一识别网络，在遮挡感知网络的感知结果为遮挡时，采用第二识别网络，第二识别网络包括监督分支，监督分支额外将遮挡率超过遮挡阈值μ的候选区域定义为遮挡模式下的候选区域，遮挡模式下的候选区域会再次进入注意力头进行二次回归；将目标训练集输入到行人检测模型进行训练，得到目标行人检测模型。提高了复杂遮挡环境下行人检测的准确率。

主权项：1.一种行人检测模型训练方法，其特征在于，包括：基于样本图像中的标签和位置，构造热力图，并根据所述热力图，生成包含正样本和负样本的目标训练集；构建初始行人检测模型，所述行人检测模型包括主干网络、遮挡感知网络、第一识别网络和第二识别网络，在所述遮挡感知网络的感知结果为正常时采用所述第一识别网络，在所述遮挡感知网络的感知结果为遮挡时，采用所述所述第二识别网络，所述第二识别网络包括监督分支，所述监督分支额外将遮挡率超过遮挡阈值μ的候选区域定义为遮挡模式下的候选区域，遮挡模式下的候选区域会再次进入注意力头进行二次回归；将所述目标训练集输入到所述初始行人检测模型进行训练，得到目标行人检测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南工商大学 行人检测模型训练方法、行人检测方法、装置及相关设备

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