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公开(公告)号：CN111339934A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010116670.5
申请日：2020-02-25
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种融合图像预处理与深度学习目标检测的快速精确的人头检测方法，方法包括：实时获取监控图像数据；对获取到的监控图像数据进行预处理；将预处理后的监控图像数据输入至预先训练的神经网络，得到监控图像数据中的待选区域anchor及其对应的偏移值与置信度；根据神经网络输出的anchor的置信度，选择存在目标的anchor；根据神经网络输出的anchor的偏移值，计算对应相应目标的预测边界框的位置和大小；将预测边界框按照其位置和大小在监控图像数据中画出，即得到结果图像；输出结果图像以及图像中检测到的人头数量，所述人头数量即为图像中预测边界框的数量。利用本发明的人头检测方法能够提高公共场合人头检测的快速准确性。
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