共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
3.
4.
提出一种基于红外和可见光视频融合的夜间行人检测算法。算法融合可见光和红外两种视频信息,使行人检测结果更直观,能够提供视觉丰富的环境信息。首先,通过时空滤波技术和目标热成像特征对红外视频进行滤噪,然后根据红外视频中的亮度信息用区域种子生长算法进行运动目标分割,再根据区域形状及颜色信息进行目标筛选,最后将红外和可见光视频融合起来增强检测结果,使视频中提供的信息更加丰富。 相似文献
5.
6.
为了提高行人目标轮廓参量的提取精准度数值,实现对待监测目标的实时稳定跟踪,提出基于Cauchy模型的行人轮廓提取及目标检测算法;基于Cauchy分布原理,估计行人轮廓目标的最大似然值,再结合计算第二类统计量方法,完成基于Cauchy模型的行人目标统计建模;在此基础上,建立卷积神经网络,利用卷积化与反卷积参量,提取Gabor行人轮廓特征;在目标图像分割理论的作用下,识别既定区域内的所有行人目标,持续标记各类已存在的行人目标,实时检测行人轮廓目标,实现基于Cauchy模型行人轮廓提取及目标检测;实验结果表明,与Kinect型检测算法相比,应用Cauchy型算法后,行人目标轮廓的检测精度值提高至93%,而PTR实测指标降低至3.97,可有效实现待监测行人轮廓目标的实时稳定跟踪。 相似文献
7.
在自动驾驶领域涉及的众多任务中,行人识别是必不可少的技术之一。针对基于图像数据的行人检测算法无法获得行人深度的问题,提出了基于激光雷达数据的行人检测算法。该算法结合传统基于激光雷达数据的运动目标识别算法和基于深度学习的点云识别算法,可以在不依赖图像数据的条件下感知和检测行人,进而获取行人的准确三维位置,辅助自动驾驶控制系统作出合理决策。该算法在KITTI三维目标检测任务数据集上进行性能测试,中等难度测试达到33.37%的平均准确度,其表现领先于其他基于激光雷达的算法,充分证明了该方法的有效性。 相似文献
8.
针对目前已有的行人检测算法存在的误检率高、实时性差等问题,首先基于Yolov3-tiny网络模型进行算法改进,提出一种Ped-tiny网络模型。通过采用深度可分离卷积层替代部分原始网络中的传统卷积层来适当加深特征提取网络,同时增加一尺度的预测层,保证各个尺度的行人目标被精准检测到;其次结合GMM(混合高斯模型)的运动目标检测算法,该算法能有效利用目标运动时所产生的运动信息对行人目标进行检测、定位;最后将两算法的目标框进行对比,并对目标框进行修正。实验结果表明,在应对不同地铁场景、不同行人姿态和不同遮挡等情况时,文中方法具有更低的误检率,更高的检测精度并能满足检测的实时性要求。 相似文献
9.
在道路汽车跟踪算法研究中,论文提出了基于场景和运动主体模型的目标跟踪法,通过提取道路与汽车的高层信息属性,建立基于主体运行知识结构与操作方法的语义模型,实施对汽车的运动跟踪。这种目标跟踪算法体现了主体运行意图和操作的知识表达,丰富了目标跟踪算法的研究。 相似文献
10.
针对低光照环境下行人检测精度低和模型参数量大的问题,基于YOLO框架,提出一种轻量化的多模态行人检测算法EF-DEM-YOLO。采用轻量的ES-MobileNet作为主干特征提取网络,并在该网络中引入ECA和SE-ECA注意力机制模块,增强重要的通道特征,提高小目标行人的检测精度。在颈部网络中设计了基于深度可分离卷积的DBL模块,进一步缩减模型的参数量。另外,为了提高低光照条件下行人的检测精度,利用可见光模态和红外模态在不同光照条件下特征互补的特点,提出了基于图像熵的可见光与红外模态加权融合方法,并设计了融合模块EWF。相比与基准方法,该算法对于不同光照条件下的行人目标,模型的mAP提高55.5%,MR降低85.9%,模型的推理速度达到33.4帧/秒,并且均优于其他经典的目标检测算法,为边缘计算和低光照场景下的行人目标的实时检测提供了可能。 相似文献
11.
行人检测与跟踪在司机辅助安全系统和视频监控等领域具有重要的地位.针对目前存在的关键问题,如人体运动,相机运动,背景及形状、角度等变化对检测及跟踪带来的干扰,提出了一种将运动信息与形状信息相结合的行人检测方法,准确检测运动摄像机拍摄的直立运动人体;使用了基于小面积目标的跟踪算法进行人体跟踪;利用实际拍摄的视频序列进行算法验证.实验结果表明,混合检测算法速度快,准确率高;基于小面积的跟踪算法能够鲁棒的跟踪检测到的运动人体. 相似文献
12.
为获得最直观的行人目标检测结果,避免运动姿态不确定性对实时检测造成的影响,设计基于卷积神经网络的行人目标检测系统。以CNN计算框架作为硬件结构主体,分级连接目标传感器与神经型卷积分类器,按照并行检测原理及卷积神经架构搭建检测体系结构。建立训练文件体系,通过迎合目标训练环境的方式,配置必要的检测文件参数,完成待检测行人目标的样本训练处理。在检测节点架构中,规定与访问接口关联的配置条件,借助增设的模块复用加速结构,直接获取行人目标检测结果,实现行人目标的样本重构,完成基于卷积神经网络的行人目标检测系统设计。实验结果表明,与PCA、SVM算法相比,应用卷积神经网络型检测系统后,单位时间内的行人目标检测量达到9.6×109T,目标数据堆积速率降低至1.14×109T/s,能够直观获取行人目标检测结果,有效抑制了运动姿态不确定性对系统实时检测的影响。 相似文献
13.
14.
行人越界入侵报警是十分普遍的应用场景,尤其是在安保领域.本文设计了一种改进的红外图像行人检测和交叠率算法,两者结合可以实现对行人的越界报警.本方法主要由三部分组成:红外图像行人检测算法、目标分类算法、交叠率算法与报警逻辑.红外图像是为了尽量克服环境影响,并且在夜间也具有良好的显示与图像采集功能;行人检测是通过YOLOv3算法和基于方向梯度直方图(HOG)特征的多层感知器(MLP)二分类来实现;报警算法与逻辑是计算目标的候选框与报警区域的交叠率,再进行逻辑判断.实验表明,本方法准确性高,报警准确率可达91%,有良好的应用价值. 相似文献
15.
《计算机应用与软件》2014,(8)
针对固定摄像头下的行人跟踪问题,提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法。在运动目标检测中,先利用没有目标出现的视频帧建立背景图像,然后计算背景差并计算差分图像的梯度以提高运动区域的检测能力,最后利用区域合并法得到完整的运动目标区域,并间隔一定的时间更新背景模型。在检测到运动目标后转入跟踪。在跟踪目标时,对于有遮挡和没有遮挡的情况分开处理:若目标之间未发生遮挡,基于目标的中心距和加权的颜色直方图特征进行匹配跟踪;当发生遮挡时,用卡尔曼滤波器预测目标的位置。实验证明,相对于传统的基于背景差法的多目标跟踪,该算法能提取更完整、准确的目标区域,对行人这一非刚性目标能实现较好的跟踪。 相似文献
16.
针对视频环境下行人检测多数采用窗口滑动方法识别慢、不能快速找到行人窗口的缺点,提出了一种基于组合算法的行人目标识别方法,利用高斯混合模型方法提取视频中的运动前景,划定一个泛目标窗口,再使用HOG-l bp联合特征训练的分类器对泛目标窗口进行分类,得到分类结果,对行人目标进行标记.经实验验证:该方法相对于当前行人检测方法,检测速度和正确率都取得了很好的效果. 相似文献
17.
针对基于机器学习的常规行人检测方法无法适应行人目标尺寸缩放、姿态多变及干扰噪声较大等问题,提出了一种级联LBP、SPHOG和SURF特征的自适应行人检测算法。该算法首先采用基于LBP特征的行人分类器去除大量非行人区域,在剩余区域用基于SPHOG特征行人分类器再次缩小区域,最后用基于SURF特征行人分类器检测并标记出行人目标。实验结果表明,该算法有效解决了行人尺度缩放、行人姿态多变和背景区域干扰噪声大问题,算法的准确度和实时性均取得了较大的改进。 相似文献
18.
为保持行人在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情下的安全社交距离,有效控制和预防疫情传播,构建一种基于YOLOv4的安全社交距离风险评估模型。利用微调后的YOLOv4算法对行人进行目标提取,获取行人关键点,并将行人连续运动视为质点的连续运动,结合DeepSort算法实现对行人的跟踪处理。在此基础上,建立视觉坐标系,在鸟瞰视角下提出运动矢量分析算法计算和判断行人运动方向并评估行人的安全社交距离。在牛津城市中心的数据集上评估模型有效性,实验结果表明,微调后YOLOv4算法在行人检测中平均精度均值达到90.33%,行人社交距离风险评估准确率达到88.23%,性能优于Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLOv3和YOLOv4算法,表明所提模型能够有效提升安全社交距离的检测准确性。 相似文献
19.
20.
针对视频中运动行人遮挡问题,提出了一种基于区域特征的顶视运动行人检测算法.首先结合三帧差分和背景减除算法检测出所有可能的行人运动区域,然后找出运动区域的轮廓以及区域的外接矩形,并计算运动区域的面积,最后根据外接矩形的长宽比以及运动区域面积进行区域筛选,找出有效的运动区域,从而检测出行人.实验结果表明,该方法能够快速准确地检测出视频中的行人. 相似文献