一种新型的INS与UWB融合的室内行人跟踪方法

针对单一室内定位系统定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种新型的基于动态鲁棒容积卡尔曼滤波的超宽带(Ultra-wideband,UWB)与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)融合的定位方法.首先建立了一种易于实现的UWB-INS融合定位框架,然后提出了一种动态鲁棒容积卡尔曼滤波...     

近邻中心迭代策略的单标注视频行人重识别

为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签评估方法：每次训练后,将所选取的伪标签视频片段和有标签视频片段特征中每个类的中心点作为下一次训练中预测伪标签的度量中心点;同时提出基于交叉熵损失和在线实例匹配损失的损失控制策略,使得训练过程更加稳定,无标签数据的伪标签预测准确率更高.在MARS,DukeMTMC-VideoReID这两个大型数据集上的实验验证了该方法相比于最新的先进方法,在性能上得到非常好的提升.     

生物特征识别学科发展报告

从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、“互联网+”行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——“感知盲区”、“决策误区”和“安全红区”。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着“可感”、“可知”和“可信”的新一代生物特征识别总体目标发展。     

融合密度和精细分数的行人检测

目的 行人检测是指使用矩形框和置信度找出图像或者视频中的所有行人。传统的图像行人检测方法对于姿态各异或者相互遮挡的行人无能为力。深度神经网络（deep neural networks,DNN）在目标检测领域表现出色,然而依然难以解决行人检测中一些问题。本文提出一种融合密度和精细分数的行人检测方法DC-CSP（density map and classifier modules with center and scale prediction）。方法 首先,在CSP（center and scale prediction）网络的基础上添加密度图模块（density map module,DMM）和分类器模块（classifier module,CM）,得到DC-CSP网络;然后,针对置信度不精确问题,利用不同模块对分数预测结果的互补性质,设计阶段分数融合（stage score fusion,SSF）规则对检测分数进行更新,使得行人置信度上升、背景置信度下降;最后,基于NMS（non-maximum suppression）,利用估计的行人密度图,设计改进的自适应NMS（improved adaptive NMS,IAN）后处理方法,能够进一步改善检测结果,对相互遮挡行人提高交并比（intersection over union,IOU）阈值从而减少漏检,对单个行人降低IOU阈值从而减少错检。结果 在公开数据集Citypersons和Caltech上进行定量和定性分析。定量分析中,与其他方法相比,本文方法在Citypersons数据集的Reasonable、Heavy、Partial以及Bare子集上,对数平均漏检率分别下降了0.8%、1.3%、1.0%和0.8%,在Caltech数据集的Reasonable和All子集上分别下降了0.3%和0.7%;在定性分析中,可视化结果表明,本文方法在一定程度上解决了各种不同场景下存在的相互遮挡行人漏检、单个行人错检以及置信度不精确等一系列问题。此外,消融实验证明了所设计模块及其对应规则的有效性。结论 本文方法使用联合多个模块的卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）,针对密度特征、分类特征分别设计IAN方法和SSF规则,在一定程度上解决了相互遮挡行人漏检、单个行人错检以及置信度不精确的问题,在多个数据集上证明了方法的有效性和鲁棒性。     

基于SENet改进的Faster R-CNN行人检测模型

随着无人驾驶和智能驾驶技术的发展,计算机视觉对视频图像检测的实时性和准确性要求也越来越高.现有的行人检测方法在检测速度和检测精度两个方面难以权衡.针对此问题,提出一种改进的Faster R-CNN模型,在Faster R-CNN的主体特征提取网络模块中加入SE网络单元,进行道路行人检测.这种方法不仅能达到相对较高的准确...     

俯视深度头肩序列行人再识别

目的 行人再识别是指在一个或者多个相机拍摄的图像或视频中实现行人匹配的技术,广泛用于图像检索、智能安保等领域。按照相机种类和拍摄视角的不同,行人再识别算法可主要分为基于侧视角彩色相机的行人再识别算法和基于俯视角深度相机的行人再识别算法。在侧视角彩色相机场景中,行人身体的大部分表观信息可见;而在俯视角深度相机场景中,仅行人头部和肩部的结构信息可见。现有的多数算法主要针对侧视角彩色相机场景,只有少数算法可以直接应用于俯视角深度相机场景中,尤其是低分辨率场景,如公交车的车载飞行时间（time of flight,TOF）相机拍摄的视频。因此针对俯视角深度相机场景,本文提出了一种基于俯视深度头肩序列的行人再识别算法,以期提高低分辨率场景下的行人再识别精度。方法 对俯视深度头肩序列进行头部区域检测和卡尔曼滤波器跟踪,获取行人的头部图像序列,构建头部深度能量图组（head depth energy map group,HeDEMaG）,并据此提取深度特征、面积特征、投影特征、傅里叶描述子和方向梯度直方图（histogram of oriented gradient,HOG）特征。计算行人之间头部深度能量图组的各特征之间的相似度,再利用经过模型学习所获得的权重系数对各特征相似度进行加权融合,从而得到相似度总分,将最大相似度对应的行人标签作为识别结果,实现行人再识别。结果 本文算法在公开的室内单人场景TVPR （top view person re-identification）数据集、自建的室内多人场景TDPI-L （top-view depth based person identification for laboratory scenarios）数据集和公交车实际场景TDPI-B （top-view depth based person identification for bus scenarios）数据集上进行了测试,使用首位匹配率（rank-1）、前5位匹配率（rank-5）、宏F1值（macro-F1）、累计匹配曲线（cumulative match characteristic,CMC）和平均耗时等5个指标来衡量算法性能。其中,rank-1、rank-5和macro-F1分别达到61%、68%和67%以上,相比于典型算法至少提高了11%。结论 本文构建了表达行人结构与行为特征的头部深度能量图组,实现了适合低分辨率行人的多特征表达;提出了基于权重学习的相似度融合,提高了识别精度,在室内单人、室内多人和公交车实际场景数据集中均取得了较好的效果。     

基于CNN的监控视频事件检测

复杂监控视频中事件检测是一个具有挑战性的难题, 而TRECVID-SED评测使用的数据集取自机场的实际监控视频,以高难度著称. 针对TRECVID-SED评测集, 提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)级联网络和轨迹分析的监控视频事件检测综合方案. 在该方案中, 引入级联CNN网络在拥挤场景中准确地检测行人, 为跟踪行人奠定了基础; 采用CNN网络检测具有关键姿态的个体事件, 引入轨迹分析方法检测群体事件. 该方案在国际评测中取得了很好的评测排名: 在6个事件检测的评测中, 3个事件检测排名第一.     

基于微多普勒特征的单人与小分队分类技术

人体行走是典型的非刚体运动,通常情况下每个人行走时的摆动周期不可能完全相同。通过提取目标频谱归一化幅度和、多普勒谱线数和谱宽的标准差3个典型特征,采用支持向量机( SVM)分类器,实现了短驻留时间条件下单人与多人的有效鉴别,平均识别率大于90%。雷达实测数据表明所提特征是有效并且稳健的。     

结合位置指纹和行人航迹的室内定位技术

主要对室内定位技术展开研究,首先通过手持智能设备收集指定范围样本点的坐标及wifi热点信息;然后应用位置指纹定位方法进行绝对定位;为了提高行走过程中定位的准确性和实时性,采用行人航迹推算算法,即通过手机传感器采集并经处理的数据进行步频检测、步长估算和方向检测,实现相对位置变化的估算.行人航迹算法克服位置指纹定位的不稳定性,而位置指纹定位算法及时调整行人航迹算法带来的累积误差.实验结果表明两种室内定位技术的结合有效提高了室内定位的准确性,能充分应用到实际生活中.     

基于运动矢量交点密集度的人群恐慌行为检测

为了更准确有效的识别人群恐慌行为,本文提出了一种利用视频中人群运动矢量的交点密集度来判断人群恐慌异常的新算法.该算法以LK光流法为基础来提取运动人群的运动矢量信息,接着通过获得的信息求取运动矢量间的两两交叉点,然后运用分块法求得区域交叉点密集度,并以此来识别人群异常.对多个视频进行测试,测试结果表明:该算法能够以较高正确率识别视频中人群的恐慌行为.