一种基于视频序列的行人检测算法研究.docx

一种基于视频序列的行人检测算法研究
摘要：
本文介绍了一种基于视频序列的行人检测算法，该算法利用了深度学习技术，包含了三个主要步骤：特征提取、目标检测和后处理。通过对非极大值抑制算法和多尺度检测算法的改进，该算法可以更准确地进行行人检测，并且可以在具有高密度人群的环境中进行有效的检测。
关键词：深度学习，行人检测，非极大值抑制算法，多尺度检测算法，高密度人群
一种基于视频序列的行人检测算法研究
人类行为识别涉及识别行人、动作、姿势等，而行人检测是人类行为识别的基础。人们在实际工作中需要对大量的视频序列进行分析，因此，高效的行人检测算法具有广泛的研究和应用价值。目前，深度学习已成为行人检测领域的重要技术，采用深度学习技术可以更准确地进行行人检测。
本文提出了一种基于视频序列的行人检测算法，该算法利用了深度学习技术。该算法包含三个主要步骤：特征提取、目标检测和后处理。其中，特征提取使用卷积神经网络（CNN）技术，将图像转换为特征向量。在目标检测步骤中，使用支持向量机（SVM）算法进行行人分类。最后，利用非极大值抑制算法（NMS）和多尺度检测算法对目标进行筛选和过滤。
在特征提取步骤中，采用的卷积神经网络是ResNet50，该网络已被证明在行人检测任务中具有高精度和高效率。该网络包含50个卷积层和一个全连接层，可以在不引入过多计算成本的前提下提取出较好的图像特征。在目标检测步骤中，采用的支持向量机（SVM）算法是一种常见的分类算法，可以在现场的行人检测任务中快速准确地进行分类。最后，在非极大值抑制算法和多尺度检测算法方面，采用了改进的算法来筛选和过滤目标区域。通过这些改进，可以更精确地检测多个行人，并且可以在具有高密度人群的环境中进行有效的检测。
该算法已在实验中进行了测试，结果表明，与其他算法相比，该算法在不影响准确性的前提下，具有更快的检测速度和更高的准确性。在具有高密度人群的环境中，该算法的表现更加突出。
结论：
本文介绍了一种基于视频序列的行人检测算法，该算法利用了深度学习技术，包含了特征提取、目标检测和后处理三个步骤。通过对非极大值抑制算法和多尺度检测算法的改进，该算法可以更准确地进行行人检测，并且可以在具有高密度人群的环境中进行有效的检测。实验结果表明，该算法具有更快的检测速度和更高的准确性。