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基于视频的人体行为定位技术在城市安全系统、人机交互系统等领域具有广泛应用需求。针对现有人体行为定位技术模型复杂、定位精度与检测速度难以平衡的问题,提出了一类新的人体行为定位的深度学习框架X＿YOWO,该框架继承了原YOWO的3D-CNN和2D-CNN两个分支,重新设计了通道融合与边界回归策略：通过基于相关系数矩阵的通道注意机制和相关性损失函数,使得模型在样本较少的情况下获得更多的有效特征,提高模型对特征的学习能力;采用一种基于距离概率大小来进行锚点聚类选择的方法,避免了原始聚类中心稳定性差的问题,使得改进后的锚点框大小更加适应数据集中目标大小的变化;采用CIoU回归损失函数作为目标函数,提高边界框回归的稳定性。在公开数据集UCF101-24和J-HMBD-21上对不同方法进行性能对比,当检测速度为22 frame/s时,使用X＿YOWO后frame-mAP指标提高了3个百分点,不同阈值下的video-mAP指标也有较好表现。在自制的数据集上,当检测速度为22 frame/s时,X＿YOWO的检测精度提高了3.6个百分点,定位精度提高了4.94个百分点,稳定性也更强。实验结果验证了X＿Y... 相似文献
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