基于多尺度加权特征融合网络的地铁行人目标检测算法

随着地铁乘客的大量增加,实时准确地监测地铁站内客流量对于保证乘客安全具有重要意义.针对地铁场景复杂、行人目标小等特点,该文提出了多尺度加权特征融合(MWF)网络,实现地铁客流量的精准实时监测.在数据预处理阶段,该文提出过采样目标增强算法,对小目标占比不足的图片进行拼接处理,增加小目标在训练时的迭代频率.其次,在单镜头多...     

基于多尺度加权特征融合的行人重识别方法研究

针对目前由于行人重识别普遍存在的遮挡以及多姿态变化等原因,导致的行人重识别率低的问题,提出一种基于多尺度加权特征融合的行人重识别方法（Person Re-identification Method Based on Multi-scale Weighted Feature Fusion,MSWF）。该方法首先使用基准网络ResNeSt-50提取图像特征,获得下采样3倍、下采样4倍和下采样5倍的特征图,输入到加权特征金字塔网络中,然后使用快速归一化融合方法进行特征融合,在特征融合中引入加权操作可以让模型在训练过程中学习如何给融合特征的权重值进行分配,这样可以充分利用不同尺度的特征,获得更加丰富的行人特征。最后将融合后的富含语义信息的高层特征作为全局特征,将融合后的高分辨率特征作为局部特征。在训练过程中,联合Softmax分类损失函数、三元组损失函数和中心损失函数对模型进行训练,在测试阶段,将全局特征和局部特征沿通道维度进行拼接表示行人特征,并使用欧氏距离计算行人之间的距离。该方法在Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03-Labeled和CUHK03-Detect...     

一种基于多尺度特征融合的目标检测算法

基于深度学习的目标检测器RetinaNet和Libra RetinaNet均是使用特征金字塔网络融合多尺度特征,但上述两个检测器存在特征融合不充分的问题.鉴于此,提出一种多尺度特征融合算法.该算法是在Libra RetinaNet的基础上进一步扩展,通过建立两条自底向上的路径构建两个独立的特征融合模块,并将两个模块产生...     

基于多尺度特征融合的雷达海上目标检测方法

雷达目标检测对海上信息处理具有重要意义,目前提出的检测方法在召回率和精度上都难以满足海上检测要求。为了解决上述问题,提出基于多尺度特征的雷达海上目标检测方法。通过X波段非相参脉冲体制导航雷达采集数据,在完成预处理后检验数据集,提取雷达数据。分析杂散噪声,确定噪声范围,根据平均强度和灰度值的差值实现归一化处理。对目标进行归一化分析,融合多尺度特征实现目标选择,完成目标检测。实验结果表明,基于多尺度特征融合的雷达海上目标检测方法召回率能够在短时间内达到90%以上,精度在95%以上,能够很好地提取海上目标信息。     

基于深度学习的深层次多尺度特征融合目标检测算法

基于对SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法的分析,提出了一种基于深度学习的深层次多尺度特征融合目标检测(DMSFFD)算法.首先将SSD的特征层与相邻特征层进行融合,在融合之后的特征图中加入尺寸为3 pixel X 3 pixel的卷积层,以减小上采样的混叠效应.之后进行更深...     

基于细化多尺度深度特征的目标检测网络

现有深度卷积神经网络中感受野尺度单一,无法适应目标的尺度变化和边界形变,故此本文提出了一种提取并融合多尺度特征的目标检测网络.该网络通过减少池化并在网络底层加入空间加信道压缩激励模块来突出可利用的细节信息,生成高质量的特征图;此外,在深层网络中加入可变多尺度特征融合模块,该模块具有多种尺度的感受野并可根据物体边界预测采样位置,最后通过融合多尺度特征使网络具有更强的特征表达能力并且对不同尺度实例及其边界信息更具鲁棒性.实验证明,本文结构实现了比原有结构更高的平均精度,与目前主流目标检测算法相比也具有一定优势.     

基于多域多维特征融合的海面小目标检测

多维特征检测技术是提高海面小目标检测的有效途径。为了进一步提升海面小目标检测性能,本文提出基于多域多维特征融合的检测方法。首先,从时域、频域、时频域、极化域等多域,充分挖掘海杂波和含目标回波的差异性,并将这些差异性表征为多维特征,构建高维特征空间。其次,通过极化域和特征域的多维特征线性融合,将多维特征压缩到3D特征空间中,获得高维度信息的同时减少维度计算代价。然后,结合凸包学习算法获得3D判决区域,实现异常检测。最后,基于IPIX实测数据的实验结果表明:相对现有的极化检测器,提出的检测器具有25%以上的显著性能提升。      

基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法

红外小目标检测因其探测距离远、抗干扰能力强等特点,在空中目标探测与跟踪系统中得到了广泛的应用.针对目前红外小目标检测算法在复杂背景下检测准确率低、虚警率高等缺点.提出了一种基于多尺度特征融合的端到端红外小目标检测模型(multi-scale feature fusion single shot multibox det...     

基于增强特征融合网络的安全帽佩戴检测

佩戴安全帽是保证工人施工安全的重要方式之一。现有的安全帽检测器的检测精度与速度都有待提高,这使得这些检测器难以大规模应用于实际的生产活动中。针对这些问题,文中推出了基于EfficientDet的安全帽检测器,并在此基础上从特征融合的角度对其进行了改进。该模型通过使用特征补充的方式减少了特征融合过程中的信息损失,并利用改进的特征金字塔及自适应空间融合模块提升了融合的效率,最终达到提升性能的目的。实验表明,文中改进的模型在安全帽佩戴数据集上的精确率达到83.03%,相较于未改进的模型有所提升,且模型大小没有明显增加。该模型在PASCAL VOC 2007上的精确率则达到了82.76%。     

基于多尺度NNLoG特征提取的红外多目标检测遗传算法

本文提出了一种基于多尺度NNLoG特征提取的红外多目标检测遗传算法.首先采用三维匹配滤波器对不同速度的目标进行基于归一化LoG算子的目标检测,然后采用遗传算法对程序进行优化及加速.与传统算法相比,本文提出的方法检测效率高,检测效果好.并且可以自适应不同大小的目标.实验结果表明,提出的方法性能优良,搜索目标效率较高.     

基于共生概率特征量的行人检测

人体目标检测研究是近年来计算机视觉领域的研究热点。针对行人检测中出现的检测精度较低的问题,文中提出了一种有效的行人检测算法。具体而言,选取不同类型的局部特征量HOG与LBP,通过第一段的Real AdaBoost算法进行特征的筛选,筛选后的特征通过两两配对计算共生概率特征量;最终通过第二段的Real AdaBoost 算法将弱识别器转化为强识别器来进行行人检测。实验以OpenCV和VS2010为测试环境,通过与OpenCV自带的算法程序比较得出该算法能更好的检测行人,从而提高了行人检测的准确率与鲁棒性。     

基于自适应空间特征融合的轻量化目标检测算法

针对目前深度学习中单阶段目标检测网络结构复杂、训练困难与在移动与嵌入式设备难以部署的问题,提出了一种基于自适应空间特征融合的轻量化目标检测算法.所提算法以YOLOv4为网络基础框架,采用轻量级MobileNet作为特征提取网络,降低网络深度与训练难度,提高检测速度;采用一种自适应空间特征融合(ASFF)方式改进PANe...     

基于双分支特征融合的无锚框目标检测算法

针对无锚框目标检测算法CenterNet中,目标特征利用程度不高、检测结果不够准确的问题,该文提出一种双分支特征融合的改进算法。在算法中,一个分支包含了特征金字塔增强模块和特征融合模块,以对主干网络输出的多层特征进行融合处理。同时,为利用更多的高级语义信息,在另一个分支中仅对主干网络的最后一层特征进行上采样。其次,对主干网络添加了基于频率的通道注意力机制,以增强特征提取能力。最后,采用拼接和卷积操作对两个分支的特征进行融合。实验结果表明,在公开数据集PASCAL VOC上的检测精度为82.3%,比CenterNet算法提高了3.6%,在KITTI数据集上精度领先其6%,检测速度均满足实时性要求。该文提出的双分支特征融合方法将不同层的特征进行处理,更好地利用浅层特征中的空间信息和深层特征中的语义信息,提升了算法的检测性能。     

基于时空视觉显著性特征的行人检测

在分析现有的行人检测算法的基础上,针对前景提取不完整及检测误差较大等不足,提出了一种基于时空视觉显著性特征的行人检测改进算法.在具有代表性的Itti模型的基础上,使用更接近于人类视觉的Lab颜色空间对其颜色空间进行改进,并将运动特征及基于轮廓搜索的内部空洞填充法引入其中,生成总显著图.提取ROI,采用HOG特征结合SVM分类器对ROI进行行人检测.实验结果表明,该算法在一定程度上避免了误检和漏检的发生,相比较HOG算法具有较好的检效果.     

基于后验HOG特征的多姿态行人检测

行人检测是当前计算机视觉领域的挑战性课题之一.本文提出一种基于后验HOG特征的多姿态行人检测方法.首先,统计全部行人样本的梯度特征能量共性信息,对单个行人样本的HOG特征进行加权获得能够表现行人边缘轮廓的后验HOG特征,有效减少复杂背景的影响.其次,利用S-Isomap特征降维方法和K-means聚类方法对不同姿态和视角的行人做子类划分,并针对每一个子类训练子类分类器.最后,根据多个不同姿态的子类分类器输出值,训练等权重加和方式的多姿态-视角集成分类器.不同数据集上的测试结果表明,本文所提利用共性信息获得的后验特征超过了经典HOG和其它典型特征的描述能力.与现有方法相比,通过将所提出的特征与多姿态-视角集成分类器结合,有效地提高了检测精度.     

基于特征增强模块的小尺度行人检测

行人检测中,小尺度行人时常被漏检、误检。为了提升小尺度行人的检测准确率并且降低其漏检率,该文提出一个特征增强模块。首先,考虑到小尺度行人随着网络加深特征逐渐减少的问题,特征融合策略突破特征金字塔层级结构的约束,融合深层、浅层特征图,保留了大量小尺度行人特征。然后,考虑到小尺度行人特征容易与背景信息发生混淆的问题,通过自注意力模块联合通道注意力模块建模特征图空间、通道关联性,利用小尺度行人上下文信息和通道信息,增强了小尺度行人特征并且抑制了背景信息。最后,基于特征增强模块构建了一个小尺度行人检测器。所提方法在CrowdHuman数据集中小尺度行人的检测准确率为19.8%,检测速度为22帧/s,在CityPersons数据集中小尺度行人的误检率为13.1%。结果表明该方法对于小尺度行人的检测效果优于其他对比算法且实现了较快的检测速度。