基于多模型深度卷积网络融合的人群计数算法

为了避免景深和遮挡的干扰, 提高人群计数的准确性, 采用了LeNet-5, AlexNet和VGG-16 3种模型, 提取图像中不同景深目标的特性, 调整上述模型的卷积核尺寸和网络结构, 并进行了模型融合。构造出一种基于多模型融合的深度卷积神经网络结构, 网络最后两层采用卷积核大小为1×1的卷积层取代传统的全连接层, 对提取的特征图进行信息整合并输出密度图, 极大地降低了网络参量且取得了一定提升的数据, 兼顾了算法效率和精度, 进行了理论分析和实验验证。结果表明, 在公开人群计数数据集shanghaitech两个子集和UCF_CC_50子集上, 本文中计数方法的平均绝对误差和均方误差分别是97.99和158.02, 23.36和41.86, 354.27和491.68, 取得比现有传统人群计数方法更好的性能; 通过迁移实验证明所提出的人群计数模型具有良好的泛化能力。该研究对人群计数精度的提高是有帮助的。     

基于单列深度时空卷积神经网络的人群计数

突发性人群聚集会给人们的人身安全带来隐患,因此,对高风险区域进行有效的人群计数具有重要意义.针对多列神经网络结构臃肿、冗余信息多及耗时长等问题,提出了一种基于单列深度时空卷积神经网络的人群计数模型,并对模型进行改进,以满足视频图像计数的需要.首先,在全卷积神经网络(FCN)中加入空洞卷积和跳级连接特征融合,以提高网络提...     

基于多尺度增强网络的人群计数方法

人群计数研究普遍使用欧几里得损失函数,易造成图像局部相关性缺失,且现有研究方法未能充分提取人群图像中连续变化的尺度特征,影响了人群计数模型的性能。针对上述问题,该文提出一种基于多尺度增强网络的人群计数模型(MSEN)。首先,在多分支结构生成网络中引入区域性判别网络,将二者组合形成嵌入式GAN模块,以增强生成图像的局部相关性;之后,基于金字塔池化结构设计了尺度增强模块,将该模块连接在嵌入式GAN模块之后,进一步从不同区域提取不同尺度的局部特征,以最大程度地应对人群图像局部尺度连续变化的问题,从而增强整体模型的泛化能力。最后,在3个具有挑战性的人群计数公共数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,该文所述模型可有效提升人群计数问题的准确性和鲁棒性。     

基于多尺度增强网络的人群计数方法

人群计数研究普遍使用欧几里得损失函数,易造成图像局部相关性缺失,且现有研究方法未能充分提取人群图像中连续变化的尺度特征,影响了人群计数模型的性能.针对上述问题,该文提出一种基于多尺度增强网络的人群计数模型(MSEN).首先,在多分支结构生成网络中引入区域性判别网络,将二者组合形成嵌入式GAN模块,以增强生成图像的局部相关性;之后,基于金字塔池化结构设计了尺度增强模块,将该模块连接在嵌入式GAN模块之后,进一步从不同区域提取不同尺度的局部特征,以最大程度地应对人群图像局部尺度连续变化的问题,从而增强整体模型的泛化能力.最后,在3个具有挑战性的人群计数公共数据集上进行了广泛的实验.实验结果表明,该文所述模型可有效提升人群计数问题的准确性和鲁棒性.     

基于RGB-T图像的双流残差扩张网络人群计数算法

在人群计数中,针对尺度变化、行人分布不均以及夜间较差成像条件,提出了一种基于RGBT(RGB-Thermal)图像的多模态人群计数算法,称为双流残差扩张网络,它由前端特征提取网络、多尺度的残差扩张卷积模块和全局注意力模块所构成。其中,前端网络用来提取RGB特征和热特征,扩张卷积模块进一步提取不同尺度的行人特征信息,全局注意力模块用来建立全局特征之间的依赖关系。此外,还引入了一种新的多尺度差异性损失,以提高网络的计数性能。为评估该方法,在RGBTCC(RGBT Crowd Counting)数据集和DroneRGBT数据集上进行了对比实验。实验结果表明,在RGBTCC数据集上与CMCRL(Cross-modal Collaborative Representation Learning)算法相比该算法的GAME(0)(Grid Average Mean absolute Errors)和RMSE(Root Mean Squared Error)分别降低了0.8和3.49,在DroneRGBT数据集上与MMCCN(Multi-Modal Crowd Counting Network)算法比...     

基于RGB-T图像的双流残差扩张网络人群计数算法

在人群计数中,针对尺度变化、行人分布不均以及夜间较差成像条件,提出了一种基于RGBT(RGB-Thermal)图像的多模态人群计数算法,称为双流残差扩张网络,它由前端特征提取网络、多尺度的残差扩张卷积模块和全局注意力模块所构成。其中,前端网络用来提取RGB特征和热特征,扩张卷积模块进一步提取不同尺度的行人特征信息,全局注意力模块用来建立全局特征之间的依赖关系。此外,还引入了一种新的多尺度差异性损失,以提高网络的计数性能。为评估该方法,在RGBTCC(RGBT Crowd Counting)数据集和DroneRGBT数据集上进行了对比实验。实验结果表明,在RGBTCC数据集上与CMCRL(Cross-modal Collaborative Representation Learning)算法相比该算法的GAME(0)(Grid Average Mean absolute Errors)和RMSE(Root Mean Squared Error)分别降低了0.8和3.49,在DroneRGBT数据集上与MMCCN(Multi-Modal Crowd Counting Network)算法比...     

基于深度学习的视频人群计数系统

人群自动计数问题在视频监控领域引起了广泛关注。近年来,卷积神经网络(CNN)模型在人群计数方面取得了良好效果。然而,当前对于基于深度学习的人群计数的研究主要停留在PC端上对单幅静止图片的人群计数,网络模型参数量巨大,网络结构复杂,消耗的计算资源巨大,难以部署于实际的监控视频人群计数系统。因此,本文采用深度学习的方法,通过对网络模型进行裁剪压缩,同时使用TensorRT对模型进行加速,在嵌入式平台上实现了接近实时的人群计数。提出的人群计数平均绝对误差(MAE)为21.6且平均每秒帧数(FPS)为22,在精确度和速度方面达到了一个很好的平衡,在嵌入式平台上运行速度较快,能达到实时的效果。     

基于对抗式生成网络的农作物病虫害图像扩充

本文提出一种基于深度卷积对抗式生成网络(Deep convolutional GAN,DCGAN)的农作物病虫害图像生成方法,利用卷积神经网络强大的特征提取能力,提高生成网络的学习效果,生成大量接近真实数据的病虫害图像。实验结果表明,该方法能有效解决病虫害图像数据不足的问题。     

一种基于卷积神经网络的轨道交通场景人群计数模型

现有的人群计数方法不能够完全适用于轨道交通场景中,为此,提出一种基于卷积神经网络的人群计数模型。模型采用VGG16作为前端网络提取浅层特征,提出一种基于Inception结构改进的M-Inception结构,结合空洞卷积构成后端网络,增大感受野,适应多监控角度下不同尺寸的行人目标;并提出一种融合行人总数估计损失和密度图损失的加权损失函数。将本文模型与4种现有模型进行对比实验,结果表明,提出的人群计数算法在地铁场景中的平均绝对误差和均方误差仅为1.46和2.13,优于4种对比模型。考虑到模型的实际应用,将模型部署到海思嵌入式芯片上,实测结果表明,模型可在嵌入式芯片上取得较高的计算速度和准确率,满足实际应用场景的需求。     

基于轻量化分割网络的违禁品识别算法

针对传统语义分割算法参数量大、运行慢,不利于违禁品识别技术实际应用的问题,提出一种基于轻量化分割网络的违禁品识别算法.在模型的浅层特征层设计空洞卷积模块来扩大网络的感受野,减少误分类并提升分割精细度.在深层特征层设计非对称卷积模块取代传统单一串联卷积操作,降低计算复杂度.实验结果表明,所提算法在识别精度和速度上取得了均...     

Hyperspectral image quality based on convolutional network of multi-scale depth

Hyperspectral imagery has been widely used in military and civilian research fields such as crop yield estimation, mineral exploration, and military target detection. However, for the limited imaging equipment and the complex imaging environment of hyperspectral images, the spatial resolution of hyperspectral images is still relatively low, which limits the application of hyperspectral images. So, studying the data characteristics of hyperspectral images deeply and improving the spatial resolution of hyperspectral images is an important prerequisite for accurate interpretation and wide application of hyperspectral images. The purpose of this paper is to deal with super-resolution of the hyperspectral image quickly and accurately, and maintain the spectral characteristics of the hyperspectral image, makes the spectral separability of the substrate in the original image remains unchanged after super-resolution processing. This paper first learns the mapping relationship between the spectral difference of low-resolution hyperspectral image and the spectral difference of the corresponding high-resolution hyperspectral image based on multiple scale convolutional neural network, Thus, apply this mapping relationship to the input low-resolution hyperspectral image generally, getting the corresponding high resolution spectral difference. Constrained space by using the image of reconstructed spectral difference, this requires the low-resolution hyperspectral image generated by the reconstructed image is to be close to the input low-resolution hyperspectral image in space, so that the whole process becomes a closed circulation system where the low-resolution hyperspectral image generation of high-resolution hyperspectral images, then back to low-resolution hyperspectral images. This innovative design further enhances the super-resolution performance of the algorithm. The experimental results show that the hyperspectral image super-resolution method based on convolutional neural network improves the input image spatial information, and the super-resolution performance of the model is above 90%, which can maintain the spectral information well.     

基于多尺度近端特征拼接网络的高光谱图像分类方法

针对基于传统卷积神经网络模型的高光谱图像分类算法细节表现力不强及网络结构过于复杂的问题,设计了一种基于多尺度近端特征拼接网络的高光谱图像分类方法.通过引入多尺度滤波器和空洞卷积,在保持模型轻量化的同时可以获取更丰富的空间-光谱判别特征,并提出利用卷积神经网络近端特征间的相互联系进一步增强细节表现力.在3个基准高光谱图像...     

Crowd counting in complex scenes based on an attention aware CNN network

Crowd counting with density estimation has been an active research community due to its significant applications in the fields of public security, video surveillance, traffic monitoring. However, Crowd counting for congested scenes often suffers from some obstacles including severe occlusions, large scale variations, noise interference, etc. In this paper, using the first ten layers of a modified VGG16 and dilated convolution layers as the framework, we have proposed a CNN based crowd counting and density estimation model improved by the attention aware modules with residual connections. To tackle the problem of noise interference, convolutional block attention modules have been introduced into the deep network to segment the foreground and background to focus on interest information, refining deeper features of the input image. To improve information transmission and reuse, residual connections are utilized to link 3 attention blocks. Meanwhile, dilated convolution layers keep larger reception fields and obtain high-resolution density maps. The proposed method has been evaluated on three public benchmarks, i.e. Shanghai Tech A & B, UCF-QNRF and MALL, achieving the mean absolute errors of 64.6 & 8.3, 113.8 and 1.68, respectively. The results outperform some existing excellent approaches. This indicates that the proposed model has high accuracy and better robustness, which is suitable for crowd counting and density estimation in various congested scenes.     

基于空洞U-Net网络的乳腺细胞图像分割算法

乳腺细胞的准确分割是乳腺组织切片图像病理分析的关键环节,对乳腺癌的诊治具有重要价值.针对乳腺细胞图像分割中细胞边界不清晰、分割准确率低的问题,提出一种基于空洞U-Net网络的乳腺细胞图像分割算法.在U-Net网络中引入空洞卷积增大卷积层感受野,获得包含更多乳腺细胞边缘信息的特征图,在卷积层和池化层间增加实例归一化层,提...     

基于投影网络的遥感影像超分辨率重建方法

针对遥感影像数据量大、地形起伏大、覆盖范围 广的特点,本文提出了一种基于卷积神经网络的遥感影像超分辨重建 方法,该方法联合密集网络和深度反投影网络,组成了密集投影单元,形成深度密集投影网 络,解决了传统算法在遥感影像超分 辨率重建中存在的纹理表征不够,细节提取不足、训练困难等问题。实验结果表明,在多个 遥感影像数据集上,本文与其他对比 方法相比,PSNR和SSIM有明显提升,重建出的遥感影像纹理标征和细节特征更加丰富。     

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。     

基于改进生成对抗网络模型的红外与可见光图像融合

为增强融合图像的视觉效果,减少计算的复杂度,解决传统红外与可见光图像融合算法存在的背景细节丢失问题,提出了一种生成对抗网络框架下基于深度可分离卷积的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器中对源图像进行深度卷积与逐点卷积运算,得到源图像的特征映射信息;其次,通过前向传播的方式更新网络参数,得到初步的单通道融合图像;再次,在红外及可见光判别器中,使用深度可分离卷积分别对源图像与初步融合图像进行像素判别;最后,在损失函数的约束下,双判别器不断将更多的细节信息添加到融合图像中。实验结果表明,相比于传统的融合算法,该方法在信息熵、平均梯度、空间频率、标准差、结构相似性损失和峰值信噪比等评价指标上分别平均提高了1.63%、1.02%、3.54%、5.49%、1.05%、0.23%,在一定程度上提升了融合图像的质量,丰富了背景的细节信息。