《表2 铁路行人样本库3种算法准确率及耗时Tab.2 Accuracy and elapsed time of three algorithm for railway pedestrian datas

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《基于改进深度卷积网络的铁路入侵行人分类算法》

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利用上述方法获得的基于Alex-HOG组合特征的改进深度卷积网络对铁路行人测试样本库进行测试，准确率为98.46%，测试时间为3.78s。3种算法针对铁路行人样本库的测试准确率及时间如表2所示。由此可见，相比于HOG+SVM和经典AlexNet分类方法，本文提出的基于Alex-HOG组合特征的改进AlexNet对铁路行人样本库分类准确率更高，耗时更短。