基于全卷积网络的语义显著性区域检测方法研究

基于底层视觉特征和先验知识的显著性区域检测算法难以检测一些复杂的显著性目标,人的视觉系统能分辨这些目标是由于其中包含丰富的语义知识.本文构建了一个基于全卷积结构的语义显著性区域检测网络,用数据驱动的方式构建从图像底层特征到人类语义认知的映射,提取语义显著性区域.针对网络提取的语义显著性区域的缺点,本文进一步引入颜色信息、目标边界信息、空间一致性信息获得准确的超像素级前景和背景概率.最后提出一个优化模型融合前景和背景概率信息、语义信息、空间一致性信息得到最终的显著性区域图.在6个数据集上与15种最新算法的比较实验证明了本文算法的有效性和鲁棒性.     

双向特征融合的快速精确任意形状文本检测

现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低.为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型.首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图.其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化.之后,该文通过并行地预测缩小的文本区域图和完整的文本区域图来有效地区分相邻文本.其中前者可以保证不同的文本实例之间具有区分性,而后者能有效地指导网络优化.最后,为了提升文本检测的速度,该文提出一个快速且有效的后处理算法来生成文本边界框.实验结果表明:在相关数据集上,该文所提出的方法均实现了最好的效果,且比目前最好的方法在F-measure指标上最多提升了1.0％,并且可以实现将近实时的速度,充分证明了该方法的有效性和高效性.     

面向安防场景的行人目标检测技术研究

安防场景的行人目标检测不仅需要识别并标定行人位置，还需要对人脸进行检测与提取，支持人脸比对等下游任务。当前目标检测算法在实际应用中存在运行速度慢、边界框标定不准确、小目标检测效果不佳等问题，文中提出一种基于SSD检测器的安防场景下的行人目标检测算法。针对检测器因为分类与定位子任务强耦合造成边界框标定不准确的问题，采用一种解耦的“检测头”保证检测器定位精度，并通过在不同分支上引入特征增强模块提取适应不同子任务的特征；采用一种任务耦合的损失函数来提升训练效果；针对运行速度慢，采用轻量化网络作为主干网络，结合TensorRT量化模型提升算法在嵌入式平台上的运行速度。通过在NVIDIA TX2嵌入式深度学习平台进行实验，单帧图像检测时间为23.8 ms，平均帧率约为42 f/s，算法具备优秀的实时性与准确性。     

基于注意力机制的单发多框检测器算法

单发多框检测器SSD是一种在简单、快速和准确性之间有着较好平衡的目标检测器算法。SSD网络结构中检测层单一的利用方式使得特征信息利用不充分,将导致小目标检测不够鲁棒。该文提出一种基于注意力机制的单发多框检测器算法ASSD。ASSD算法首先利用提出的双向特征融合模块进行特征信息融合以获取包含丰富细节和语义信息的特征层,然后利用提出的联合注意力单元进一步挖掘重点特征信息进而指导模型优化。最后,公共数据集上进行的一系列相关实验表明ASSD算法有效提高了传统SSD算法的检测精度,尤其适用于小目标检测。     

基于注意力机制的单发多框检测器算法

单发多框检测器SSD是一种在简单、快速和准确性之间有着较好平衡的目标检测器算法.SSD网络结构中检测层单一的利用方式使得特征信息利用不充分,将导致小目标检测不够鲁棒.该文提出一种基于注意力机制的单发多框检测器算法ASSD.ASSD算法首先利用提出的双向特征融合模块进行特征信息融合以获取包含丰富细节和语义信息的特征层,然后利用提出的联合注意力单元进一步挖掘重点特征信息进而指导模型优化.最后,公共数据集上进行的一系列相关实验表明ASSD算法有效提高了传统SSD算法的检测精度,尤其适用于小目标检测.     

上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船无锚框检测

SAR图像中舰船目标稀疏分布、锚框的设计,对现有基于锚框的SAR图像目标检测方法的精度和泛化性有较大影响,因此该文提出一种上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船目标无锚框检测方法,命名为CI-Net.考虑到SAR图中舰船尺度的多样性,在特征提取阶段设计上下文融合模块,以自底向上的方式融合高低层信息,结合目标上下文信息...     

基于特征通道和空间联合注意机制的遮挡行人检测方法

遮挡是行人检测任务中导致漏检发生的主要原因之一,对检测器性能造成了不利影响。为了增强检测器对于遮挡行人目标的检测能力,该文提出一种基于特征引导注意机制的单级行人检测方法。首先,设计一种特征引导注意模块,在保持特征通道间的关联性的同时保留了特征图的空间信息,引导模型关注遮挡目标可视区域;然后,通过注意模块融合浅层和深层特征,从而提取到行人的高层语义特征;最后,将行人检测作为一种高层语义特征检测问题,通过激活图的形式预测得到行人位置和尺度,并生成最终的预测边界框,避免了基于先验框的预测方式所带来的额外参数设置。所提方法在CityPersons数据集上进行了测试,并在Caltech数据集上进行了跨数据集实验。结果表明该方法对于遮挡目标检测准确度优于其他对比算法。同时该方法实现了较快的检测速度,取得了检测准确度和速度的平衡。     

双向特征融合的快速精确任意形状文本检测

现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低.为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型.首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图.其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化.之后...     

结合头部和整体信息的多特征融合行人检测

尺度过小或被遮挡是造成行人检测准确率降低的主要原因.由于行人头部不易被遮挡且其边界框包含的背景干扰较少,对此,该文提出一种结合头部和整体信息的多特征融合行人检测方法.首先,设计了一种具有多层结构的特征金字塔以引入更丰富的特征信息,融合该特征金字塔不同子结构输出的特征图从而为头部检测和整体检测提供有针对性的特征信息.其次...     

基于目标紧密性与区域同质性策略的图像显著性检测

针对基于图模型的显著性检测算法中节点间特征差异描述不准确的问题,该文提出一种目标紧密性与区域同质性策略相结合的图像显著性检测算法。区别于常用的图模型,该算法建立更贴近人眼视觉系统的稀疏图结构与新颖的区域同质性图结构,以便描述图像前景内部的关联性与前景背景间的差异性,从而摒弃众多节点的冗余连接,强化节点局部空间关系;并且结合聚类簇紧密性采取流形排序的方式形成显著图,利用背景区域簇的相似性,引入背景置信度进行显著性优化,最终得到精细的检测结果。在4个基准数据集上与4种基于图模型的流行算法对比,该算法能清晰地突出显著区域,且在多种综合指标评估中,具备更优越的性能。     

融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量行人检测

针对复杂道路场景下行人检测精度与速度难以提升的问题,提出一种融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量级行人检测算法。首先以高性能检测器YOLOX为基础框架,构建多尺度轻量卷积并嵌入主干网络中,以获取多尺度特征信息。然后设计了一种端到端的轻量特征引导注意力模块,采用跨维通道加权的方式将空间信息与通道信息融合,引导模型关注行人的可视区域。最后为减少模型在轻量化过程中特征信息的损失,使用增大感受野的深度可分离卷积构建特征融合网络。实验结果表明,相比于其他主流检测算法,所提算法在KITTI数据集上达到了71.03%的检测精度和80 FPS的检测速度,在背景复杂、密集遮挡、尺度不一等场景中都具有较好的鲁棒性和实时性。     

背景自适应的多特征融合的弱小目标检测

针对红外复杂背景下的弱小目标检测难题,提出一种基于背景自适应的多特征融合的复杂背景下弱小目标的检测算法。首先,通过对红外图像进行空域滤波去除孤立噪声点,并利用恒虚警率分割消除大面积平稳背景,获得疑似目标集。然后融合红外图像的背景信息、弱小运动目标的灰度特征、目标与周围像素的方向梯度特征等多个典型特征,消除疑似目标集中的大部分假目标,最后运用运动特征获取真实目标的轨迹,最终实现复杂背景下的红外弱小目标的检测。实验表明:该算法能实现复杂背景下低信噪比的红外弱小目标快速检测,具有检测概率高,算法速度快,鲁棒性好的特点。     

复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测

针对复杂背景下前景提取较为困难或者提取准确率较低等问题,该文提出了基于贝叶斯-全概率联合估计的目标检测模型并引入了背景误差控制变量的概念。通过选择适当的特征向量,在贝叶斯-全概率估计模型下,背景像素将会分为静止与运动两种不同的类型,进而准确提取前景像素点。实验结果表明,该模型是一个较为通用的目标检测模型,在目标提取时,该文算法对各种类型的视频背景环境(包括复杂背景)都具有较好的适用效果。     

一种基于变化检测技术的SAR图像舰船目标鉴别方法

该文引入变化检测思想,利用SAR图像中海杂波和目标之间的灰度差异,通过对潜在舰船目标切片的目标像素和背景像素进行分离,计算目标像素聚集度(TPAM)特征,实现对高亮像素在图像切片中聚集程度的定量评估,从而鉴别目标切片中是否包含有舰船目标,有效去除杂波虚警。首先,基于感兴趣区域(ROI)切片中心为目标像素及四周为海杂波的合理假设,构建似然比变化检测量获取差异图像;然后,利用KSW熵阈值选择方法实现差异图像中目标像素和海杂波像素的自动分离,生成二值图像;最后,利用切片中心像素为种子点,对二值图像进行区域生长,计算目标像素聚集度特征,并判断目标切片是否包含舰船目标。基于RADARSAT-1 SAR实测数据的实验结果表明,该文方法得到的目标像素聚集度特征计算简单、稳健性好、可区分度高,具有良好的鉴别性能,能够去除大部分海杂波干扰产生的虚警,有效地降低目标检测虚警率。     

Statistical modeling of complex backgrounds for foreground object detection

This paper addresses the problem of background modeling for foreground object detection in complex environments. A Bayesian framework that incorporates spectral, spatial, and temporal features to characterize the background appearance is proposed. Under this framework, the background is represented by the most significant and frequent features, i.e., the principal features, at each pixel. A Bayes decision rule is derived for background and foreground classification based on the statistics of principal features. Principal feature representation for both the static and dynamic background pixels is investigated. A novel learning method is proposed to adapt to both gradual and sudden "once-off" background changes. The convergence of the learning process is analyzed and a formula to select a proper learning rate is derived. Under the proposed framework, a novel algorithm for detecting foreground objects from complex environments is then established. It consists of change detection, change classification, foreground segmentation, and background maintenance. Experiments were conducted on image sequences containing targets of interest in a variety of environments, e.g., offices, public buildings, subway stations, campuses, parking lots, airports, and sidewalks. Good results of foreground detection were obtained. Quantitative evaluation and comparison with the existing method show that the proposed method provides much improved results.     

利用背景残差数据检测高光谱图像异常

针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标信息和复杂背景信息的分离;接着将含有丰富目标信息的解混残差数据非线性映射到高维特征空间,可以充分挖掘高光谱图像波段间隐含的非线性信息,并在特征空间利用RX算子完成目标的检测,从而在抑制大概率背景信息的基础上有效地利用了高光谱图像波段间的非线性统计特性.为了验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了实验研究,并与经典RX算法、未抑制背景的特征空间核RX算法的检测结果相比较,结果表明基于背景残差数据的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低.     

梯度直方图和光流特征融合的视频图像异常行为检测算法

异常行为检测在智能监控系统领域中有广泛的应用前景。本文针对此应用领域,提出了一种结合光流特征和梯度直方图特征的视频异常行为检测及定位方法。首先利用视频背景提取算法进行前景提取和标注,实现对前景信息的分割。然后利用光流和梯度直方图特征提取算法对前景图像分别提取光流和梯度直方图特征,其次,使用支持向量机对数据进行训练和测试。最后结合光流幅度信息与前景标记信息对判断出来的异常行为进行定位。实验结果表明,与先前算法相比,本文算法可以检测出异常行为,并且能够对异常帧进行异常行为定位。      

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测方法

为了改善混合高斯模型在光照突变时容易产生大量误检的缺陷,采用了一种高斯模型与均值法相结合并为前景像素建立计数器的方法。在建立背景模型时,运用多帧图像求平均值的方法初始化混合高斯模型的背景;为每帧图像的前景像素数建立计数器,并以此消除被误判为前景的区域;对检测出的前景区运用数学形态学处理,得到图像真正的前景区域。结果表明,该算法不仅克服了初始背景中的干扰,而且消除了光照突变时的误检,提高了运动目标的检测率。     

基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法研究

复杂场景中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要问题,其检测准确度仍然是一大挑战.本文提出并设计了一种用于复杂场景中运动目标检测的深度帧差卷积神经网络（Deep Difference Convolutional Neural Network,DFDCNN）.DFDCNN由DifferenceNet和AppearanceNet组成,不需要后处理就可以预测分割前景像素.DifferenceNet具有孪生Encoder-Decoder结构,用于学习两个连续帧之间的变化,从输入（t帧和t+1帧）中获取时序信息;AppearanceNet用于从输入（t帧）中提取空间信息,并与时序信息融合;同时,通过多尺度特征图融合和逐步上采样来保留多尺度空间信息,以提高网络对小目标的敏感性.在公开标准数据集CDnet2014和I2R上的实验结果表明：DFDCNN不仅在动态背景、光照变化和阴影存在的复杂场景中具有更好的检测性能,而且在小目标存在的场景中也具有较好的检测效果.