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基于暗通道去雾和深度学习的行人检测方法
行人检测是实现智能交通与客流监控的关键技术,深度学习方法训练模型已经在行人检测领域取得了良好的效果。但是当训练样本质量不佳时,训练的模型往往不能得到令人满意的效果。为了提高雾霾天气与曝光较强环境下的行人检测效果,提出了将暗通道去雾算法应用于深度学习的样本预处理中,并使用快速深度卷积神经网络训练行人检测模型。在实验中,首先对10000张样本图片采用暗通道去雾算法进行预处理,之后分别使用有无暗通道去雾算法预处理的样本图片训练模型,最后比较这两种模型在不同场景下的模型检测准确率。实验结果表明,使用暗通
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:11534336
提供者:
weixin_38674675