【摘 要】
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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
【机 构】
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北方工业大学信息学院,北京100144 北京城建设计发展集团股份有限公司,北京100037
【出 处】
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第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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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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