針對(duì)自然條件下圖像中的行人由于光照明暗變化、視角轉(zhuǎn)換以及分辨率等不確定因素導(dǎo)致的行人朝向難以估計(jì)的問(wèn)題,提出了一種將人體骨架信息提取與一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)求解的解決方案。首先通過(guò)骨架提取網(wǎng)絡(luò)將人體的骨架以及關(guān)鍵點(diǎn)的位置信息提取出來(lái),然后搭建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并采用改進(jìn)的貪心網(wǎng)格搜索調(diào)參算法對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)的位置序列進(jìn)行朝向估計(jì)。在自制數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,表明提出的方法取得了較好的效果。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2020,37(S1)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于雷達(dá)高分辨率距離像識(shí)別[J]. 殷和義,郭尊華.  電訊技術(shù). 2018(10)

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與朝向姿態(tài)信息的行人重識(shí)別[D]. 溫春霞.華南理工大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的人體骨架提取方法研究[D]. 王春燕.電子科技大學(xué) 2018
[3]SVM參數(shù)尋優(yōu)及其在分類中的應(yīng)用[D]. 徐曉明.大連海事大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3307756