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《2020中国汽车工程学会年会论文集(1)》 2020年
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基于Faster R-CNN的行人识别方法

李寒洋  
【摘要】:本文提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster Region-based Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)的改进车辆周边行人识别方法,使用优化卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取图像特征,构建区域候选网络(Region Proposal Network,RPN),提取含有行人的潜在区域,利用K均值聚类算法和非极大值抑制算法对目标区域进行分类和回归分析,并通过INRIA数据集中进行预训练优化和测试验证。实验结果表明,相比传统行人检测方法,本文提出的方法在测试集上检测准确度达到88.8%,提升了行人识别的准确度和鲁棒性,提升其泛化性能。

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