技术编号：20953789
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及计算机视觉领域，特别是一种基于深度学习的人流检测方法和系统。背景技术随着大数据和深度学习的发展，cnn(卷积神经网络)在图像信息处理上的优势正在被越来越多人所接受，相对于人工提取的特征，神经网络可以提供更丰富的特征，而且可以获取图像从细节特征到抽象特征的多种特征(细节特征到抽象特征：细节特征可以是图像的纹理波纹，抽象特征可以是具体的物体，比如人的鼻子，眼睛等)。现有的技术方案大多数都基于传统图像算法和依赖于激光等设备，容易受到人姿态和环境变化的影响，从而导致对人流的检测会有较多漏检和误...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。