本文關(guān)鍵詞：基于深信度網(wǎng)絡(luò)分類算法的行人檢測(cè)方法

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【摘要】：針對(duì)目前淺層分類方法存在訓(xùn)練樣本數(shù)量過(guò)大和擬合復(fù)雜函數(shù)能力較弱等問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的基于深信度網(wǎng)絡(luò)分類算法的行人檢測(cè)方法。通過(guò)搭建帶T分布函數(shù)顯層節(jié)點(diǎn)的受限波茲曼機(jī)輸入端改進(jìn)深信度網(wǎng)絡(luò)的輸入方式,將行人特征提取信息通過(guò)輸入端的顯層結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為分類器可以識(shí)別的伯努利分布方式;搭建多隱層受限波茲曼機(jī)中間層結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)隱層結(jié)構(gòu)間的數(shù)據(jù)傳遞,保留關(guān)鍵信息。最后,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建分類結(jié)構(gòu)的輸出端,實(shí)現(xiàn)分類誤差信息反向傳播并對(duì)分類結(jié)構(gòu)的參數(shù)進(jìn)行微調(diào),不斷優(yōu)化分類器結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)證明,改進(jìn)的深信度網(wǎng)絡(luò)行人檢測(cè)算法性能優(yōu)于經(jīng)典淺層分類算法,算法的檢測(cè)速度也能滿足使用要求。
【作者單位】： 福建工程學(xué)院交通運(yùn)輸學(xué)院;華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院;長(zhǎng)沙理工大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 智能交通 行人檢測(cè) 深信度網(wǎng)絡(luò) 受限波茲曼機(jī) 深度學(xué)習(xí)
【基金】：國(guó)家自然基金資助項(xiàng)目(51278072) 福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015J05118) 福建省教育廳科技項(xiàng)目(JA14224) 福建工程學(xué)院博士科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(GY-Z13105)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院,長(zhǎng)沙410004)基于視頻的行人檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)及智能交通領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向,該研究旨在實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、自動(dòng)地獲取監(jiān)控范圍內(nèi)的行人信息,為后續(xù)的行人行為分析、行人安全保護(hù)及行人數(shù)量統(tǒng)計(jì)等研究提供有力的信息支持。目前,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法是

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鄭智捷;幻序合并分類算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);1984年05期

2 劉t，

本文編號(hào)：854640