基于上下文信息的监控场景行人检测方法

为了提高监控场景中行人检测的准确度,提出了一种基于上下文信息的行人检测方法.该方法将监控场景的上下文信息融入到卷积神经网络中,选择性地学习对行人检测有帮助的上下文信息.首先,利用一个截断的卷积神经网络提取输入图像的多张特征图.然后,将多张特征图通过两个包含上下文信息的卷积层,形成一张掩码图.最后,通过在掩码图上估计行人的边界框,获得行人检测的结果.实验表明,该方法能实现监控场景中准确且快速的行人检测.     

基于双目视觉感兴趣区域的行人检测

针对复杂背景下的行人检测,易受环境的干扰(尤其是树木)而导致识别不准确以及行人特征提取困难等问题:根据双目视觉获取图像深度信息,文章提出了一种基于双目视觉的目标深度定位的方法,减少了传统式特征描述的运算,获得了感兴趣区域;然后引入卷积神经网络的行人模型,对感兴趣区域进行精确识别,从而达到行人检测的目的。模型使用INRIA行人数据库和MIT数据库进行混合训练,深度学习行人的轮廓特征,形成行人模型来对感兴趣区域判定。实验表明,文章提出的方法确实有效,优于一般的深度学习模型的行人检测以及传统的行人检测方法。     

基于Cascade-Rcnn的行人检测

Faster Rcnn是目标检测领域中精确度较高、使用范围较广的一个经典算法,而Cascade Rcnn是借鉴Faster Rcnn改进的。文章将Cascade Rcnn的方法应用于行人检测中,利用深层卷积神经网络提取图像特征,通过RPN提取可能含有行人的区域,利用多层级联的检测器对目标区域进行判别和分类,在数据集中进行了检测验证。实验结果表明,相比基于Faster-rcnn的行人检测方法,在测试集上检测准确度达到了66.2%,其检测效果更好。     

基于YOLO模型的红外图像行人检测方法

针对基于传统特征提取方法的远红外图像行人检测存在准确率和实时性不足的问题,本文研究了一种基于改进YOLO模型的远红外行人检测方法,通过改进其深度卷积神经网络的输入分辨率,然后在基于实际道路采集的红外数据集上进行训练,得到检测效果最佳的检测模型,并提出基于车速的自适应图像分辨率模型,以提高车载系统的行人检测性能。在基于实际道路的红外数据集上的对比实验表明,该方法与传统方法相比,准确率从76.5%提高到89.2%,每秒传输帧数从0.01259 f/s提高到40.5 f/s,满足车载情况下的实时性需求。     

基于深度卷积神经网络的红外图像行人检测

红外图像中的行人检测一直是计算机视觉领域的研究热点与难点。针对传统的红外行人检测方法需要人工设计目标表达特征的弊端,本文从深度学习的角度出发,提出一种可以自动构建目标表达特征的红外行人检测卷积神经网络。在对卷积神经网络的实现原理进行分析的基础上,设计了红外行人检测卷积神经网络的初始结构,然后通过实验对初始结构进行调整,得到最终的检测神经网络。对实拍红外人体数据库进行行人检测的实验结果表明,该方法在保持低虚警率的同时可以对红外图像中的行人进行稳健检测,优于传统方法。     

基于FPGA的智能小车监控系统

本文在研究SOPC和μClinux嵌入式操作系统的基础上,提出了基于FPGA的智能小车远程监控方案。采用FPGA来实现,可以充分利用现有的IP核,功能扩展容易,设计开发成本低,上市时间快,修改方便,甚至可以远程重构系统。摄像头实现图像的采集及对行车道的检测,通过配置的红外测温仪探测环境和目标的温度。其明显的优点是可以通过网络远程控制小车运行及采集现场的温度、图像等相关信息。     

基于新型三元卷积神经网络的行人再辨识算法

基于三元卷积神经网络的行人再辨识算法多数采用欧式距离度量行人之间的相似度,并配合铰链(hinge)损失函数进行卷积神经网络的训练。然而,这种作法存在两个不足：欧式距离作为行人相似度,鉴别力不够强;铰链损失函数的间隔(Margin)参数设定依赖于人工预先设定且在训练过程中无法自适应调整。为此,针对上述两个不足进行改进,该文提出一种基于新型三元卷积神经网络的行人再辨识算法,以提高行人再辨识的准确率。首先,提出一种归一化混合度量函数取代传统的度量方法进行行人相似度计算,提高了行人相似度度量的鉴别力;其次,提出采用Log-logistic函数代替铰链函数,无需人工设定间隔参数,改进了特征与度量函数的联合优化效果。实验结果表明,所提出的算法在Auto Detected CUHK03 和VIPeR两个数据库上的准确率均获得显著的提升,验证了所提出算法的优越性。     

基于深度学习卷积神经网络模型的行人检测设计

随着近年来5G与人工智能的崛起,无人驾驶技术在不断突破,行人检测作为无人驾驶中的重要任务之一,是一个具有重要研究意义的课题.文中采用深度学习框架Pytorch和目标检测网络YOLO进行行人检测,分别搭建了 YOLO v3、YOLO v3轻量版YOLOv3-Tiny、YOLO v3与SPP-Net融合版本YOLOv3-S...     

基于监控视频的行人抓拍系统的设计

随着城市视频监控的发展,监控视频资源越来越多。行人作为城市视频监控的主要监视对象之一,通过对监控视频中行人的抓拍提取,可以有效提高监控人员的工作效率。本文主要介绍一种基于监控视频的行人抓拍系统的算法实现和系统设计。     

基于视频监控的电力设备防破坏预警系统的方法

随着现代化建设的加快,人们对于供电需求日益增大。为保证稳定的供电供应,需要阻止一切破坏电力设备的行为。因此文中提出了一种基于视频监控的电力设备防破坏方法,该方法的核心为目标跟踪算法,但由于传统的KCF算法具有窗口漂移丢失目标等缺点,文中提出了一种改进型目标跟踪算法C-KCF,在C-KCF基础上,结合距离判断和时间判断,实现对电力设备的破坏的预警。经过实验表明,该方法的成功率在90%以上。     

智能校园移动视频监控系统设计探讨

本文主要针对智能校园移动视频监控系统的设计展开了探讨,对移动视频监控系统的设计作了系统的阐述,并详细说明了校园移动视频监控部署的要点,以期能为有关方面的需要提供有益的参考借鉴。     

无线传输移动视频监控系统设计探究

近年来,网络视频监控在各个领域得到了广泛的应用,通过网络监控系统应用,能够为大众提供更好的服务,同时还可以维护社会的稳定,促进我国社会经济的持续发展.本文阐述了网络视频监控系统设计构思,在此基础上,针对网络视频监控系统设计中相关要点及应用效果进行了分析,以供读者参考.     

基于FPGA深度学习的行人重识别研究

文章提出了一种基于深度学习的行人重识别算法,并利用FPGA硬件对该算法进行实验,最终实现一种新型的行人重识别技术的研究。     

基于深度学习的车载屏幕文本检测与识别研究

车载屏幕文本图片显示内容丰富、背景多样性、文本信息较多且大小、方向不定等问题,导致文本检测与识别过程中出现准确率低、检测速度慢的问题,因此提出了一种基于深度学习的车载屏幕文本检测与识别的系统.该系统的文本检测模型采用改进的EAST网络,应用DenseNet网络作为特征提取网络以增强特征重用,为了改善长文本的预测效果,采...     

一种基于CENTRIST方法与显著图分割的行人检测方法

在智能监控系统中,行人是最为关键的目标对象.监控系统可根据当前捕获的行人检测结果,触发跟踪系统持续观察兴趣目标,从而给出兴趣目标的行为与状态信息.考虑到行人检测结果直接影响跟踪系统的输出,基于CENTRIST(Census Transform Histogram)方法的行人检测结果,采用显著图分割技术,将包含行人的前景区域与检测框内的背景区域分离开来,使得跟踪系统能够根据行人的主体运动部分做出准确判断,有效地缓解了背景区域以及行人局部运动(如手、脚运动)对跟踪结果的干扰.实验结果表明,该行人检测方法在提高后续跟踪模块准确率的同时,又能适用于实时性要求较高的智能视频监控系统.     

基于深度学习的目标检测研究综述

目标检测是计算机视觉领域内的热点课题,在机器人导航、智能视频监控及航天航空等领域都有广泛的应用.本文首先综述了目标检测的研究背景、意义及难点,接着对基于深度学习目标检测算法的两大类进行综述,即基于候选区域和基于回归算法.对于第一类算法,先介绍了基于区域的卷积神经网络（Region with Convolutional Neural Network,R-CNN）系列算法,然后从四个维度综述了研究者在R-CNN系列算法基础上所做的研究：对特征提取网络的改进研究、对感兴趣区域池化层的改进研究、对区域提取网络的改进研究、对非极大值抑制算法的改进研究.对第二类算法分为YOLO（You Only Look Once）系列、SSD（Single Shot multibox Detector）算法及其改进研究进行综述.最后根据当前目标检测算法在发展更高效合理的检测框架的趋势下,展望了目标检测算法未来在无监督和未知类别物体检测方向的研究热点.     

融合深度卷积网络与点云网络的三维车辆检测方法分析

在常规的车辆目标检测中,YOLO,SSD,RCNN等深度模型都获得了较好的检测效果,但是在无人驾驶系统中,车辆的速度、方向、相对距离等因素对于系统来说十分重要,所以采用二维车辆检测对于驾驶场景的理解还远远不够。激光点云数据蕴含着丰富的三维环境信息,融合点云数据和深度网络的三维车辆检测已成为未来的发展方向。文章给出了一种基于点云网络与卷积神经网络的三维车辆检测方法,首先,使用CRC和输入尺寸有关的SDP技术来提高车辆检测的准确性;其次,采用点云网络结构(Pointnet)来处理点云数据,实现三维目标检测,研究表明设计网络结构在检测精度上有着较大的优势。     

基于GPS/GIS技术的车载移动视频指挥系统

介绍了基于GPS与GIS技术的车载移动视频监控指挥系统在处置突发事件中的应用,分别对该系统的工作原理、主要功能以及在该领域发挥的作用进行论述,最后对该系统的应用前景进行了展望.