基于深度学习的实时场景小脸检测方法

实时场景下的小脸检测存在检出率低而且回归精度差的问题。通过融合更底层特征进行多尺度级联预测。根据实时场景下的人脸特点生成不同大小和比例的预测框以更好地适应人脸形状。在预测阶段提出了基于IOU判别的soft and hard nms算法，对冗余预测框进行抑制，设置两个阈值将网络生成的预测框划分为低中高三段，对不同段的预测框采取不同的处理以达到精准筛选的目的。最优架构可在两张NVIDIA GTX 1080显卡下的实时视频检测和摄像头检测中获得45 f/s的速度，并且在Wider Face总体验证集上取得82.6%的平均精度。     

基于深度学习的翻越行为检测

翻越行为检测对疫情管控、社会治安等有着重要意义,一定程度上可以减少因为违规翻越行为而造成的意外事故.针对目前翻越行为检测任务实时性差、需要先验知识的问题,本文将Faster RCNN+SlowFast时空行为检测算法应用在翻越行为检测任务中,将翻越行为进行拆分检测.为提高时空行为检测算法中目标的检测精度和速率将目标检测模块Faster RCNN改为实时性高且轻量化的YOLOv5;其次针对同一行为不同视角下广泛的类内多样性的问题,将Fast支路和Slow支路的residual block分别改为AC residual block和SE residual block来加强网络对关键特征与细粒度特征的学习能力,最后设计翻越行为检测算法进行攀爬与下降两种状态的连续性检测,实验结果显示该网络平均准确率达93.5%,在翻越行为检测中表现出良好的性能.     

基于深度学习的人体行为检测方法研究综述

行为检测是视频理解与计算机视觉领域炙手可热的研究内容,备受国内外学者的关注,在智能监控、人机交互等多领域被广泛应用。随着科技的进步,深度学习在图像分类领域取得了重大突破,将基于深度学习的识别方法应用于人体行为检测研究已成为行为检测中的热点。基于此,首先对几种常用于行为检测的数据集,及近几年深度学习在行为检测领域的研究现状进行了介绍;接着分析了行为检测方法的基本流程,以及几种常用的基于深度学习的检测方法;最后,从方法性能优劣、应用前景等方面对人体行为检测方法的尚存问题与未来发展趋势进行了分析和展望。     

基于深度学习和Transformer的目标检测算法

目标检测是实现目标跟踪、实例分割等高级视觉任务的基础,在智慧交通、缺陷检测、智能安防等现实场景有着重要应用。现有高精度检测算法都是在深度学习的指导下实现,同时伴有锚框技术,但是锚框自身的不足对检测器性能有着较大影响,无锚点碰撞检测成为了近几年目标检测领域新的研究方向。与此同时,Transformer表现出的巨大潜力为视觉领域开辟了图像与Transformer结合这个新方向,基于Transformer的目标检测也成为一个新的研究热点。系统地总结了深度学习时代的目标检测算法,调查并研究了近五年目标检测的相关论文,重点从Anchorfree和Transformer两个角度对这些算法进行深入分析,介绍了这些算法在现实场景具体应用情况以及目标检测领域常用数据集,基于目前的研究现状对目标检测的未来可研究方向进行了展望。     

基于深度学习的实时吸烟检测算法

在公共场所内吸烟,不仅对自身、他人身体健康造成潜在的危害,还存在造成火灾等现象的隐患.因此,出于健康和安全方面的考虑,为机场、加油站、化工仓库等严禁吸烟的场所,设计了一种基于深度学习的能快速发现和警告吸烟行为的检测模型.该模型使用卷积神经网络对摄像头所拍摄的视频流输入帧进行处理,经过图像特征提取、特征融合、目标分类以及...     

基于深度学习的目标检测算法研究综述

传统的目标检测算法主要依赖于人工选取的特征来对物体进行检测。人工提取的特征对主要针对某些特定对象,比如有的特征适合做边缘检测,有的适合做纹理检测,不具有普遍性。近年来,深度学习蓬勃发展,在计算机视觉领域比如图像分类、目标检测、图像语义分割等方面取得了重大的进展。深度学习作为一种特征学习方法能够自动学习到目标的有用特征,避免了人工提取特征,同时能够保证良好的检测效果。本文首先介绍基于深度学习的目标检测算法研究进展,其次总结目标检测算法中常见的难题与解决措施,最后对目标检测算法的可能发展方向进行展望。     

基于深度学习的小目标检测算法综述

随着人工智能技术的发展,深度学习技术在人脸识别、行人检测、无人驾驶等领域得到了广泛的应用.而目标检测作为机器视觉中最基本、最具有挑战性的问题之一,近年来受到了广泛的关注.针对目标检测特别是小目标检测问题,归纳了常用的数据集和性能评价指标,并对各类常见数据集的特点、优势及检测难度进行对比,系统性地总结了常用的目标检测方法...     

基于深度学习的两阶段目标检测算法综述

目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一,它的目标是准确识别图像中目标的位置和类别。随着计算机技术的快速发展,基于深度学习的目标检测算法相对于传统算法表现出了明显的优势,具有更高的精度和实时性。文章介绍了几种经典的两阶段目标检测算法,介绍了它们的优点,同时展望了未来两阶段目标检测算法的发展。     

基于深度学习的人体异常行为检测综述

如今,从大量视频流中手动搜索异常事件是一项艰巨的任务,而基于深度学习的人体异常行为检测不仅省时省力,且决策能力相对可靠,从而保证了公共安全。首先回顾了异常行为检测任务的传统机器学习方法并引入深度学习方法;然后概述异常事件的定义与人体异常行为检测的过程;最后详细介绍了基于深度学习的人体异常行为检测方法。     

基于深度学习的目标检测技术综述

目标检测是计算机视觉领域中的研究热点.近年来,目标检测的深度学习算法有突飞猛进的发展.基于深度学习的目标检测算法大致可分为基于候选区域和基于回归两大类.基于候选区域的目标检测算法精度高,但是结构复杂,检测速度较慢.而基于回归的目标检测算法结构简单、检测速度快,在实时目标检测领域有较高的应用价值,然而检测精度相对略低.本文总结了基于深度学习的目标检测主流算法,并分析了相关算法的优缺点和应用场景.最后根据深度学习的目标检测算法中存在的困难和挑战,对未来的发展趋势做了思考和展望.     

基于Faster RCNN的穿越围栏违规行为检测

安全围栏在电力施工现场扮演着重要的角色,但穿越围栏的违规行为普遍存在,给施工现场造成了极大的安全隐患.为了实现智能化监管,本文利用目标检测算法,结合帧差法的思想提出了一种基于Faster RCNN的穿越围栏违规行为检测方法.该方法通过读取视频监控信息,利用目标检测方法获取围栏的位置信息以及人体关键点的信息,通过帧差判断...     

基于深度学习的目标检测算法综述

传统目标检测算法大多基于滑动窗口和人工特征提取,存在计算复杂度高和在复杂场景下鲁棒性差的缺点。近年来,研究人员将深度学习技术应用于目标检测领域,显著提高了算法性能。相比传统算法,基于深度学习的目标检测算法具有速度快、准确性高和在复杂条件下鲁棒性强的优点。从评价指标、公开数据集、传统算法框架等方面对目标检测任务进行阐述,按照是否存在显式的区域建议和是否定义先验锚框两种分类标准,对现有基于深度学习的目标检测算法进行分类,分别介绍算法的演进路线并总结算法机制、优势、局限性及适用场景。在此基础上,分析对比代表性算法在公开数据集中的表现,并对基于深度学习的目标检测的未来研究方向进行展望。     

结合目标检测的人体行为识别

人体行为识别领域的研究方法大多数是从原始视频帧中提取相关特征, 这些方法或多或少地引入了多余的背景信息, 从而给神经网络带来了较大的噪声. 为了解决背景信息干扰、视频帧存在的大量冗余信息、样本分类不均衡及个别类分类难的问题, 本文提出一种新的结合目标检测的人体行为识别的算法. 首先, 在人体行为识别的过程中增加目标检测机制, 使神经网络有侧重地学习人体的动作信息; 其次, 对视频进行分段随机采样, 建立跨越整个视频段的长时时域建模; 最后, 通过改进的神经网络损失函数再进行行为识别. 本文方法在常见的人体行为识别数据集UCF101和HMDB51上进行了大量的实验分析, 人体行为识别的准确率(仅RGB图像)分别可达96.0%和75.3%, 明显高于当今主流人体行为识别算法.     

Deep Learning for Object Detection: A Survey

Object detection is one of the most important and challenging branches of computer vision, which has been widely applied in people s life, such as monitoring security, autonomous driving and so on, with the purpose of locating instances of semantic objects of a certain class. With the rapid development of deep learning algorithms for detection tasks, the performance of object detectors has been greatly improved. In order to understand the main development status of target detection, a comprehensive literature review of target detection and an overall discussion of the works closely related to it are presented in this paper. This paper various object detection methods, including one-stage and two-stage detectors, are systematically summarized, and the datasets and evaluation criteria used in object detection are introduced. In addition, the development of object detection technology is reviewed. Finally, based on the understanding of the current development of target detection, we discuss the main research directions in the future.     

联合语义的深度学习行人检测

视频行人检测是计算机视觉的一个重要应用,本文利用深度学习检测近似垂直视角的行人,但若单纯检测行人,易受与行人语义相关的行人附属属性（如背包和帽子）的干扰,容易造成误检.本文提出一种基于更快区域卷积神经网络的联合语义行人检测方法：首先调整网络模型,增强对小目标的辨别力,使其可以有效的检测行人和行人的语义属性;然后利用空间关系建立行人及其语义属性的关联,合并行人与其语义信息,并对候选行人目标进行自适应得分调整,结合行人语义属性判断候选行人目标.大量的实验表明,本文的方法精度高,速度快,具有实用价值,且检出的行人与其语义属性还可用于后续的人数统计和行人行为分析.     

深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望

目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展,也带动着目标视觉检测取得突飞猛进的发展.本文综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望.首先对目标视觉检测的基本流程进行总结,并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集;然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展;最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战,并对今后的发展趋势进行展望.     

深度学习的人-物体交互检测研究进展

人-物体交互检测(HOI),就是把图像作为输入,检测出图像中存在交互行为的人和物体以及他们之间的交互动词。它是计算机视觉范畴里继目标检测、图像分割和目标跟踪之后又一新任务,旨在对图像进行更深层的理解。针对目前基于深度学习的HOI检测综述性文章的空白,以HOI检测方法的发展历程为主线,对基于深度学习的HOI检测方法进行了分类与分析。首先简要总结了早期的技术方法,然后根据模型结构将现有算法分为两阶段方法和一阶段方法并对一些代表性算法进行分析介绍。将两阶段方法分为融入注意力、图模型以及姿势和身体部位三类进行重点论述,总结了每类方法的基本思想与优缺点。此外,还详细介绍了HOI检测任务的实验评价指标、基准数据集和大多数现有方法的实验结果,对不同类别的方法取得的结果进行说明。最后对该技术面临的主要挑战进行总结分析并对未来发展趋势进行展望。