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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法、系统。其中，基于FCOS轻量化改进的算法模型包括：获取训练数据集；对所述数据集进行过滤，将没有行人对象的图片剔除，以得到一组高质量数据集，并随机对图片进行图像水平翻转、图像移位、颜色扰动，提高数据集的丰富性；获取正样本，计算目标对象中心点距离边界框的距离，保留那些处在目标框中心邻域内的样本，计算置信度；将FCOS骨干网络更换为MobileNetV3，将样本输入特征提取网络，选取三个网络输出层。本发明拥有极小的参数量和计算量，容易部署到移动端设备上，设备安装到高速公路门架或者路段抓拍杆上，实时抓拍目标事件，即时上传，拥有低延时、高精度的特点。
主权项：1.一种基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法，其特征在于，包括：步骤S10，获取训练数据集；步骤S20，对所述数据集进行过滤，将没有行人对象的图片剔除，以得到一组高质量数据集，并随机对图片进行图像水平翻转、图像移位、颜色扰动，提高数据集的丰富性；步骤S30，获取正样本，计算所有的anchor到所有边界框的距离，保留那些处在目标框中心邻域内的样本，计算置信度；步骤S40，将FCOS骨干网络更换为MobileNetV3，将样本输入特征提取网络，选取三个网络输出层；步骤S50，改进特征金字塔，提出混合特征金字塔模型，保证模型的准确率的同时减少模型的参数量和计算量；步骤S60，分类与回归，对样本的类别标签、位置标签以及置信度计算损失值，进行网络训练得到最终算法模型；步骤S70，模型部署移动设备端，架设路段门架，将视频帧识别结果上传服务端，事件通知管理端进行事件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 一种基于FCOS轻量化改进的高速公路行人检测方法
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