| 基于改进的ViBe和YOLO v3算法的行人检测方法 |
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| 引用本文： | 李士骥,李忠民,李威.基于改进的ViBe和YOLO v3算法的行人检测方法[J].红外技术,2023,45(2):137-142. |
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| 作者姓名： | 李士骥 李忠民 李威 |
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| 作者单位： | 南昌航空大学 信息工程学院, 江西 南昌 330063 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金61263040江西省自然科学基金20202BABL202005南昌航空大学“三小”项目2022XG13 |
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| 摘 要： | 针对传统视觉背景提取（visual background extractor,ViBe）算法在进行行人检测时会产生鬼影的缺点，本文提出了一种基于改进的ViBe和YOLO v3算法的行人检测方法。利用改进的YOLO v3算法YOLO v3-SPP(spatial pyramid pooling)对ViBe算法的初始化策略进行改进以消除鬼影。运用YOLO v3-SPP算法对首帧图像进行行人检测，使用本文提出的行人消除方法将检测出的行人进行消除，并将输出图像代替ViBe算法的首帧，从而达到消除鬼影的目的。经过分析和实验验证，结果表明该算法能够有效解决鬼影问题。
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| 关 键 词： | 图像处理 行人检测 视觉背景提取 鬼影消除 YOLO v3算法 |
| 收稿时间： | 2022-03-18 |
Pedestrian Detection Method Based on Improved ViBe and YOLO v3 Algorithms |
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| Institution: | School of Information Engineering, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063, China |
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| Abstract: | This paper presents an improved algorithm to solve the problem of ghosting in the visual background extractor (ViBe) algorithm for pedestrian detection. The initialization strategy of the ViBe algorithm is improved using the YOLO v3-spatial pyramid pooling (SPP) algorithm to eliminate ghosts. Thus, the YOLO v3-SPP algorithm detects pedestrians in the first frame, eliminates the detected pedestrians, and replaces the first frame of the ViBe algorithm with the output image to eliminate ghosts. The results of the analysis and verification show that the algorithm can effectively solve the ghost problem. |
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