基于SVM-LeNet模型的行人检测
大小：2.09 MB 人气： 2018-02-07 需要积分：2
标签：行人检测(3449)
在方向梯度直方图（ HOG）联合支持向量机（SVM）算法（HOG-SVM）和LeNet网络模型基础上，提出了HOG与卷积神经网络（CNN）融合的行人检测算法（SVM-LeNet）。采用多尺度滑动窗口提取HOG特征并送入SVM分类器，根据后验概率判断候选区，随后运用CNN算法剔除误检窗口。为解决单个目标被多个候选区域框定的问题，使用非极大值抑制算法（NMS）进行多矩形融合，保留检测区域中后验概率最大的窗口抑制与其重叠的检测窗口。分类过程中，以候选区域在SVM和LeNet中后验概率为依据判断行人区域。实验结果表明，与HOG-SVM和LeNet行人检测算法相比，该算法在准确率和召回率上有明显优势。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反对
(0) 0%
下载地址
基于SVM-LeNet模型的行人检测下载
相关电子资料下载
- 重新思考跨域行人检测：无实例单阶段检测器的背景聚焦分布对齐框架 425
- 夜间（低光照）目标检测数据集整理：人脸检测，行人检测 2560
- 行人过街预警雷达为什么要进行人车区分？原理是什么？ 1249
- 斑马线行人等候区域人员监测雷达助力信号灯控制优化解决方案 488
- 化被动为主动，毫米波交通流量与行人监测雷达助力路口信号灯控制优化 764
- 行人监测雷达与车辆检测雷达在行人过街智能预警系统中的应用 1830
- 汽车主动安全威廉希尔官方网站 的汽车自动紧急制动(AEB)行人检测系统设计方案 3158
- 一种基于HOG+SVM的行人检测算法 2533
- OpenCV预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测 1835
- 简述ADAS-行人检测开源算法实例代码 3286