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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。 相似文献
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红外图像中行人的快速检测一直是计算机视觉领域的热点和难点。针对红外图像行人目标检测算法检测速度和检测精度难以平衡,算法模型体积较大,在中低性能设备中难以部署和实时运行的问题,提出了一种基于YOLO算法的轻量红外图像行人检测方法。在分析了MobileNet-v3等轻量网络在YOLO-v3算法上的性能和特点之后,该方法提出了引入注意力机制的轻量特征提取网络(CSPmini-a)、特征融合模块和解耦检测端分类回归结构三种改进措施,在满足网络模型轻量的情况下保证了一定的检测精度。实验表明,该方法有效的实现了红外图像行人目标检测的准确性和快速性。 相似文献
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针对传统视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法在进行行人检测时会产生鬼影的缺点,本文提出了一种基于改进的ViBe和YOLO v3算法的行人检测方法。利用改进的YOLO v3算法YOLO v3-SPP(spatial pyramid pooling)对ViBe算法的初始化策略进行改进以消除鬼影。运用YOLO v3-SPP算法对首帧图像进行行人检测,使用本文提出的行人消除方法将检测出的行人进行消除,并将输出图像代替ViBe算法的首帧,从而达到消除鬼影的目的。经过分析和实验验证,结果表明该算法能够有效解决鬼影问题。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(13):47-50
YOLO目标检测算法在进行目标检测和识别时具有识别精度高、检测速度快的特点。但也存在明显的问题,由于网络采用的结构是端对端模型,没有经过预选框进行匹配预选,直接进行回归产生最后的结果框,所以存在定位不准的问题。同时,YOLO网络将图片整体resize到固定的尺寸后,进行网格划分,当单个网格存在不止单个目标时,容易出现漏检的情况。DenseNet网络使用一种全新的网络结构,结合前面特征层的信息,在一定程度上提升了对物体的检测精度。在此基础上提出YOLO-D算法,结合前面特征层的信息,在不影响检测速度的同时,提高车辆检测精度,与此同时使得定位有所改善。 相似文献
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由于镜面回波效应,红外图像采集过程中行人不可避免出现反射倒影(本文简称“伪影”)区域,此时对后续行人检测会造成一定程度影响,对上述情况,本文提出一种基于轻量YOLO(You Only Look Once)的双阶段网络检测框架,先检测“行人-伪影”联合区域再精准定位伪影位置。首先,针对YOLOv5s轻量检测算法进行改进,使用LSM(Light Sample Module)双分支结构替换原下采样部分,并嵌入注意力机制来提高模型的特征整合能力,实现红外图像的背景过滤和联合区域提取。其次,对联合区域进行无失真矩形填充保持原始特征,设计轻量级行人伪影定位网络LS YOLO(Light Structur YOLO)检测联合区域获得最终的伪影位置坐标。实验结果表明,本文算法能够满足实时检测要求,在数据集中,相比其他算法获得更好的检测效果,行人伪影的检测正确率达到9545%。 相似文献
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传统红外图像行人检测方法利用人工进行比例模板设计和行人轮廓特征提取,由于预设模板比例相对固定,当行人因衣着增减、随身携带物品及姿态改变等原因使其轮廓比例发生较大变化时,往往会导致算法失灵而出现漏检现象。而基于深度学习的目标检测则通过对大量样本的本质特征进行抽象、提取、加工和整合,进而实现对更多样特征的学习。因此利用深度学习目标检测算法进行红外图像行人检测应用的研究可以弥补传统检测方法的不足。YOLOv3是目前性能较为均衡的识别算法,本文在分析YOLOv3系列算法的原理和特点的基础上提出了一个新的改进算法模型——Darknet-19-yolo-3,在几乎不损失检测精度的条件下提升检测速度,一定程度上实现检测准确率和速度的相对平衡。 相似文献
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基于单目视觉的行人检测研究 总被引:1,自引:2,他引:1
行人检测系统是目前先进驾驶辅助系统中直接面向行人的保护系统,可最大程度地减少行人所受到的伤害。纹理对称度特征是目前最直观且能够用于表征行人的特征。文中在采用基于纹理对称度特征方法提取感兴趣区域的基础上,提出了一种线检测的方法,可以有效地减少检测过程中阴影、树叶等小纹理对检测结果的影响。最后利用梯度方向直方图特征和支持向量机方法对感兴趣区域进行验证。试验结果表明,该方法在保证检测速度的前提下,可减少检测过程中的虚警和漏警情况。 相似文献
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基于红外图像的行人检测技术在夜间场景监控、汽车夜间辅助驾驶等相关领域具有重要的作用,然而受红外图像分辨率低、信噪比高等因素影响,当前的很多方法性能不佳。提出了一种基于图像特征通道的红外行人检测算法。利用快速特征金字塔技术在红外图像上进行了滑动窗口检测。实验结果证明,相对于其他常规算法,该算法在实时性和鲁棒性上都有很大的提升。 相似文献
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YOLOv3算法在单一物体目标检测时使用Darknet53作为主干,网络出现冗余现象,导致参数过多,检测速度变慢,传统的边界框损失函数影响检测定位准确性。针对这一问题,文中提出了改进YOLOv3算法的行人检测方法。通过构造以Darknet19为主干网络多尺度融合的新型网络,加快训练速度和检测速度,还通过引入广义交并比损失函数来提高检测精确度。实验结果表明,在行人检测数据集如INRIA行人数据集中,相比于原始算法,文中所提算法的精确度提高了5%。和Faster R-CNN相比,在保证准确率的情况下,采用文中算法使单张图片的检测速度达到了每张0.015 s。 相似文献
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行人检测是城市交通环境下的智能车辆导航系统中的一项关键技术,对推动智能车辆的发展及保障城市交通安全具有十分重要的作用。 相似文献
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在基于微机电系统(MEMS)的行人惯性导航中零速区间检测算法是制约导航位置解算误差增长的重要因素。针对利用固定阈值实现零速检测算法在不同运动状态下存在检测适应性差的问题,根据行人步态特征以及周期性零速规律,以合加速度和合角速度为检测数据,提出了一种基于自适应阈值的零速检测算法。利用检测数据在运动状态下的动态特点及统计特征,根据获得的运动状态信息更新零速区间检测阈值,以适应在不同运动状态下实现准确的零速区间检测。实验表明,自适应阈值算法对零速区间可以进行精确检测,零速检测准确率达到98%。检测结果用于导航定位解算的误差率小于1.5%。 相似文献
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在智能监控中,检测行人是判断异常的必要步骤,复杂场景下行人检测一直是研究的热点难点,依据人体头部作为人体这种非刚体中的稳定部分,提出了一种快速而稳健的行人检测算法。该算法首先对摄像头拍摄的视频选取感兴趣区域,利用离线训练的Adaboost级联分类器检测人的头部区域,然后通过快速SIFT算法匹配相邻帧的人的头部,进而进行判断人的运动速度以及方向,便于进行下一步研究。通过实验验证以及与目前具有相关代表性的方法对比,论证了所提出算法在复杂场景下也具有很好的检测匹配效果,具有良好的有效性和可靠性。 相似文献