多任务卷积神经网络的电梯乘客识别方法
【摘要】 电梯安全监测系统应用中, 对于电梯乘客识别往往采用红外传感技术或是传统人脸检测算法如Haar-like、HOG实现, 但应用效果并非很理想. 近年来随着深度学习的发展, 基于卷积神经网络的人脸检测算法在精度上高于传统人脸检测算法, 被多个领域应用. 基于多任务级联卷积神经人脸检测算法模型小、运算快的特点而将其应用到电梯安全监测系统中的电梯乘客识别, 通过引入Inception模块思想, 利用不同大小卷积核并行操作增加各级网络的深度和宽度, 提升网络特征提取能力, 结合Batch Normalization算法提高模型训练速度和网络的分类能力. 实验结果表明, 改进后算法的精度比原算法提升了2%, 实现高准确率的电梯乘客识别.
