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【24h】

Traffic Police Pose Estimation Based on Multi-branch Network

机译：基于多分支网络的交警姿势估计

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To precisely recognizing traffic police gesture, a two-branch multi-stage convolutional neural network (CNN) and an BP neural network (BPNN) classifier has been adopted to achieve the task of traffic police pose estimation in this paper. We simultaneously detect the human joints and associate body parts. When the detection work is done, a BPNN cascades after CNN and serve as a classifier. The experiment results show that traffic police-men's gestures are well recognized by this method.
机译：为了精确地识别交警手势，采用了一个双分支多阶段卷积神经网络（CNN）和BP神经网络（BPNN）分类器来实现这篇论文中交通警察姿态估计的任务。我们同时检测人类关节和联合身体部位。完成检测工作时，CNN之后的BPNN级联并用作分类器。实验结果表明，交通警察 - 男性的手势得到了这种方法得到了很好的认可。

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