发明 一种基于改进YOLOv4的遮挡行人实时检测方法 【特价15】
人工智能 计算机视觉 深度学习 目标检测 智能监控 智能交通 图像处理 部分遮挡处理 自动驾驶感知 1人
G06K9/62 G06V40/10 G06V10/774 G06V10/762 G06V10/764
摘要：本发明涉及一种基于改进YOLOv4的遮挡行人实时检测方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：获取数据集并对其处理；使用K_means++算法进行聚类，生成最终的先验框；利用主干特征网络融合通道注意力机制进行特征提取；利用空间金字塔SPP模块对主干特征网络提取的特征图进行最大池化并合并；将主干特征网络中大残差块获取的后四层特征图进行特征融合处理；将特征融合后的特征图通过YOLO检测头进行结果预测，对目标位置和类别进行预测，利用损失函数训练模型；将模型训练生成的最优权重用于模型中，将测试集图片放入模型中进行测试。本发明实现了实时对遮挡行人的高精度检测，使用参数少，检测速度快。
