标题：基于BING和CNN的高效人头检测方法
作者：郑国书 谢金龙
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：计算机视觉；人头检测；BING；卷积神经网络；嵌入式系统
摘要：对公共场所行人数目的统计在经济决策、社会安保策略等方面已扮演愈加重要的角色。相比于其他方法，基于计算机视觉的计数方法具有获取场景直接、检测范围大、易于同监控系统融合等优点，因此具有广阔的前景。主要研究内容是基于嵌入式设备的行人人头检测，使用改进后的BING算法实现实时视频帧中人头预选框的提取，然后使用多级CNN实现预选框的过滤，完成人头检测。所提出的算法在普通台式机上使用单颗CPU可以实现最快100帧每秒的处理速度，在普通嵌入式设备（树莓派）中可以实现10帧每秒的处理速度而且对于只包含顶部人头的静态视频帧该算法的人头检测精度可以达到98.44%。