改进YOLOV3算法在行人识别中的应用
【摘要】 为了避免人与物体之间相互遮挡，对小目标检测不准确，以及复杂光照强度对行人检测的影响，针对这一问题，提出了一种多尺度聚类卷积神经网络MK-YOLOV3算法，来实现对行人的识别与检测。该算法是对YOLOV3进行改进，首先通过简单聚类对图像特征进行提取，得到相应的特征图，再通过抽样K-means聚类算法结合核函数确定锚点位置，以达到更好的聚类。针对小目标的浅层特征信息进行多尺度融合，提高小目标的检测效果。仿真结果验证了该算法在VOC数据集上对小目标识别的精度和速度上有较大提高，以及视频智能分析中有较高的召回率和精确度。
