基于递归卷积神经网络的行人检测方法

为了提高视频中行人检测的准确度,提出了一种基于递归卷积神经网络的行人检测方法.该方法利用递归卷积神经网络融合视频中连续图像的上下文信息,以实现准确的行人检测.首先,利用卷积神经网络提取连续图像的多个特征图组;然后,根据先后次序,将多个特征图输入到递归卷积神经网络中,形成一张关于行人位置的掩码图;最后,通过在掩码图上预测行人的检测框,获得视频中当前图像的行人检测结果.实验结果表明:相比于其他行人检测方法,该方法在ETH、CUHK和PETS 2007三个数据集上都取得较准确的行人检测结果.