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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108875481A(43)申请公布日2018.11.23(21)申请号201710770887.6(22)申请日2017.08.31(71)申请人北京旷视科技有限公司地址100190北京市海淀区科学院南路2号A座313申请人北京迈格威科技有限公司(72)发明人林孟潇张祥雨(74)专利代理机构北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙)11481代理人徐丁峰张玮(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)权利要求书2页说明书17页附图8页(54)发明名称用于行人检测的方法、装置、系统及存储介质(57)摘要本发明的实施例提供了一种用于行人检测的方法、装置、系统及存储介质。该方法包括:获取待检测图像;对所述待检测图像进行行人检测,以获得行人检测框,其中所述行人检测框用于指示所述待检测图像中可能包括行人的区域;在所述行人检测框中进行人头检测,以获得人头检测框,其中所述人头检测框用于指示所述行人检测框中可能包括人头的区域;以及根据所述人头检测框筛选所述行人检测框,并且将最终筛选结果作为行人检测结果。本发明能降低现有技术的行人检测中的漏检,提高检测准确率。CN108875481ACN108875481A权利要求书1/2页1.一种用于行人检测的方法,包括:获取待检测图像;对所述待检测图像进行行人检测,以获得行人检测框,其中所述行人检测框用于指示所述待检测图像中可能包括行人的区域;在所述行人检测框中进行人头检测,以获得人头检测框,其中所述人头检测框用于指示所述行人检测框中可能包括人头的区域;以及根据所述人头检测框筛选所述行人检测框,并且将最终筛选结果作为行人检测结果。2.如权利要求1所述的方法,其中,所述对所述待检测图像进行行人检测还获得所述行人检测框的置信度,所述根据所述人头检测框筛选所述行人检测框包括:确定有重叠部分的两个行人检测框的重叠率,以作为第一重叠率;确定所述两个行人检测框中的两个人头检测框的重叠率,以作为第二重叠率;根据所述第一重叠率和所述第二重叠率确定所述两个行人检测框中是否存在冗余;以及对于所述两个行人检测框中存在冗余的情况,根据所述两个行人检测框的置信度筛选出所述两个行人检测框中的一个,将所述两个行人检测框中的另一个丢弃。3.如权利要求2所述的方法,其中,所述根据所述第一重叠率和所述第二重叠率确定所述两个行人检测框中是否存在冗余包括:计算所述第一重叠率和所述第二重叠率的加权和;比较所述加权和和重叠阈值;以及对于所述加权和大于所述重叠阈值的情况,确定所述两个行人检测框中存在冗余。4.如权利要求2或3所述的方法,其中,在所述确定有重叠部分的两个行人检测框的重叠率之前,所述根据所述人头检测框筛选所述行人检测框还包括:根据所述行人检测框的置信度对现有的行人检测框进行排序;以及针对经排序的行人检测框,从置信度最高的行人检测框开始依次确定所述有重叠部分的两个行人检测框。5.如权利要求1至3任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:提取所述待检测图像的图像特征;其中,直接利用所述图像特征对所述待检测图像进行行人检测;和/或直接利用所述图像特征在所述行人检测框中进行人头检测。6.如权利要求5所述的方法,其中,所述提取所述待检测图像的图像特征是基于以下模型中的一个:卷积神经网络特征提取器、尺度无关特征变换特征提取器和方向梯度直方图特征提取器。7.如权利要求1至3任一项所述的方法,其中,所述在所述行人检测框中进行人头检测包括:基于第一检测模型,利用与所述行人检测框对应的数据确定所述行人检测框与所述人头检测框的宽度比例、高度比例和中心偏移;以及基于所述宽度比例、所述高度比例和所述中心偏移确定所述人头检测框。8.如权利要求7所述的方法,其中,所述第一检测模型是快速区域卷积神经网络、关键2CN108875481A权利要求书2/2页区域检测网络或提升树。9.如权利要求7或8所述的方法,其中,所述方法还包括:利用训练输入数据和对应的标注内容训练所述第一检测模型。10.如权利要求1至3任一项所述的方法,其中,所述对待检测图像进行行人检测包括:基于第二检测模型,确定所述待检测图像中的行人检测初选框;基于打分神经网络,利用与所述行人检测初选框对应的数据计算所述行人检测初选框的置信度;以及确定预定个数的、置信度最高的行人检测初选框为所述行人检测框。11.一种用于行人检测的装置,包括:图像获取模块,用于获取待检测图像;行人检测模块,用于对所述待检测图像进行行人检测,以获得行人检测框,其中所述行人检测框用于指示所述待检测图像中可能包括行人的区域;人头检测模块,用于在所述行人检测框中进行人头检测,以获得人头检测框,其中所述人头检测框用于指示所述行人检