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结合去模糊和光照校正的行人检测方法研究

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行人检测受角度、光照等因素影响很大,加之地铁环境较为复杂,在采集图像过程中,地铁内光照不均匀以及行人运动产生模糊等都会影响检测结果的准确性.采用基于改进的DeblurGAN网络的图像去模糊和二维Gamma函数自适应亮度校正算法对地铁行人图像进行处理,后经深度卷积神经网络对不同处理前后所得五种图像进行训练并测试.实验结果表明,经过去模糊和光照校正处理后训练的行人检测模型的检测精度相比原图像所得模型有明显的提高.

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来源
《第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议》|2021年|392-399|共8页
会议地点北京
作者
WANG Yanping; 王彦平; FENG Qingling; 冯庆玲; ZHANG Zheng; 张正; GAO Guofei; 高国飞; CHEN Mingdian; 陈明钿;
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作者单位

中国高科技产业化研究会;

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正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
行人检测; 图像去模糊; 光照校正; 深度卷积神经网络;

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