基于自校准卷积网络的行人检测方法

针对已有行人检测算法存在的小尺度行人信息描述不充分的问题,提出一种基于自校准卷积网络的行人检测算法.通过将CSP算法的主干网络更换为SCNet自校准卷积网络,有效扩大了网络的感受野范围;将主干网络的低层特征像素信息和高层特征语义信息进行融合,有效促进小尺度行人的检测;对精细的多尺度卷积特征进行多层连接,将行人检测简化为...     

基于深度卷积神经网络特征层融合的小尺度行人检测

针对目前行人检测算法计算量过大和对小尺度行人检测精度不高的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络特征层融合的小尺度行人检测方法,设计了一种包含9个卷积层的深度神经网络架构.在进行行人检测时,首先,对输入图像进行分块预处理操作,避免损失原始图像的视觉信息;然后,将网络不同层的卷积特征进行融合,提升行人特征的区分能力和表达能力,进而提升行人检测的精度,在保证检测精度的同时有效降低网络的复杂度.在INRIA、Caltech等公共行人数据集上的实验结果表明,所提出的行人检测方法能够有效检测小尺度的行人,且网络架构的参数量更少,检测速度更快,能得到更高精度的行人检测结果.     

融合多层特征的多尺度行人检测

目的 行人检测在自动驾驶、视频监控领域中有着广泛应用,是一个热门的研究话题。针对当前基于深度学习的行人检测算法在分辨率较低、行人尺度较小的情况下存在误检和漏检问题,提出一种融合多层特征的多尺度的行人检测算法。方法 首先,针对行人检测问题,删除了深度残差网络的一部分,仅采用深度残差网络的3个区域提取特征图,然后采用最邻近上采样法将最后一层提取的特征图放大两倍后再用相加法,将高层语义信息丰富的特征和低层细节信息丰富的特征进行融合;最后将融合后的3层特征分别输入区域候选网络中,经过softmax分类,得到带有行人的候选框,从而实现行人检测的目的。结果 实验结果表明,在Caltech行人检测数据集上,在每幅图像虚警率（FPPI）为10%的条件下,本文算法丢失率仅为57.88%,比最好的模型之一——多尺度卷积神经网络模型（MS-CNN）丢失率（60.95%）降低3.07%。结论 深层的特征具有高语义信息且感受野较大的特点,而浅层的特征具有位置信息且感受野较小的特点,融合两者特征可以达到增强深层特征的效果,让深层的特征具有较为丰富的目标位置信息。融合后的多层特征图具有不同程度的细节和语义信息,对检测不同尺度的行人有较好的效果。所以利用融合后的特征进行行人检测,能够提高行人检测性能。     

改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法

针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题，提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法，使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN，以Faster RCNN算法为基础，对候选区域网络（Region Proposals Network，RPN）结构进行了改进，提出了一种“金字塔RPN”结构，来解决井下行人存在的多尺度问题；同时算法中加入了特征融合技术，将不同卷积层输出的特征图进行融合，增强煤矿井下模糊、遮挡和小目标行人的检测性能。实验结果表明：改进的Faster RCNN可以有效解决井下行人检测问题，在井下行人数据集上获得了90%的检测准确率，并在公测数据集VOC 07上对改进算法进行了验证。     

基于改进SSD算法的双目鱼群图像检测

针对水下鱼群图像对比度低、鱼群尺寸不一致以及双目图像拼接出现的伪影问题,通过改进SSD(single shot MultiBox detector)算法提高图像拼接精度,实现不同尺寸鱼群快速准确检测。借助卷积层重叠相加法融合多个卷积特征,增强各个特征层的特征强度;构建特征金字塔模型,实现低卷积层的高分辨率特征与高卷积层的语义特征的融合,提高水下低对比度图像中小目标鱼群的检测精度;利用两个相同的卷积模型进行特征匹配,依据反向传播机制将第六层匹配特征逐级映射到第四层,提高特征匹配精度。在Labeled fish in the wild数据集上对本文算法进行验证,对小目标鱼群的检测精度在90%以上。     

综合多层语义特征与深度卷积网络的手绘图像检索方法

针对手绘图像检索领域中手绘图像的语义特征,为了深度发掘手绘图像的语义特征,并获得高效、准确的检索结果,提出一种基于多层语义特征和深度卷积网络的融合网络的方法.首先提出针对手绘图像语义特征的分层的概念,并构建与多层语义特征相对应的多层深度卷积神经网络来学习不同层次的深度特征,然后通过特征融合,实现多层深度语义特征的融合,形成最终的特征描述子,达到高精度的检索.在基准数据库Flickr15k上的实验结果表明该方法是可行、有效的.     

基于深度卷积神经网络的行人检测

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成,在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题,提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响,优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。     

多尺度特征融合重建的行人检测方法

行人在众多场景中都存在多尺度变化问题,严重影响检测器的精度,为此设计卷积特征重建和通道注意力两种模块来增强对多尺度行人的检测效果。以原始输入的多尺度特征为基础融合重建多个特征金字塔,然后融合多个特征金字塔中的相同尺度特征,并学习每层特征的通道注意力权值来增加有效通道层权重,由此得到的特征才用于最后的检测。将这两种模块集成到RFBnet模型中,并改进模型损失函数用以优化对遮挡行人的检测效果。在Caltech-USA、INRIA和ETH三个数据集上的测试结果表明,新方法的准确率高于RFBnet和MS-CNN等一些多尺度方法,在不同尺度行人的测试子集上达到了最优的检测效果。     

改进的Cascade RCNN行人检测算法研究

在复杂路况下的行人检测中,行人尺寸变化大,导致小尺寸行人漏检率高,增加了行人检测的难度.为了降低行人检测漏检率,提高行人检测精度,在级联区域卷积神经网络(cascade regional convolutional neural network,Cascade RCNN)的基础上,将浅层特征与深层特征融合,进行深层特征...     

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.     

多视角数据融合的特征平衡YOLOv3行人检测研究

针对复杂场景下行人发生遮挡检测困难以及远距离行人检测精确度低的问题,本文提出一种多视角数据融合的特征平衡YOLOv3行人检测模型(MVBYOLO),包括2部分:自监督学习的多视角特征点融合模型(Self-MVFM)和特征平衡YOLOv3网络(BYOLO)。Self-MVFM对输入的2个及以上的视角数据进行自监督学习特征,通过特征点的匹配实现多视角信息融合,在融合时使用加权平滑算法解决产生的色差问题;BYOLO使用相同分辨率融合高层语义特征和低层细节特征,得到平衡的语义增强多层级特征,提高复杂场景下车辆前方行人检测的精确度。为了验证所提出方法的有效性,在VOC数据集上进行对比实验,最终AP值达到80.14%。与原YOLOv3网络相比,本文提出的MVBYOLO模型精度提高了2.89%。     

基于YOLO的多模态加权融合行人检测算法

在夜间光照不足、目标被遮挡导致信息缺失以及行人目标多尺度的情况下,可见光单模态行人检测算法的检测效果较差。为了提高行人检测器的鲁棒性,基于YOLO提出一种可见光与红外光融合的行人检测算法。使用Darknet53作为特征提取网络,分别提取2个模态的多尺度特征。对传统多模态行人检测算法所使用的concat融合方式进行改进,设计结合注意力机制的模态加权融合层,以加强对融合特征图的模态选择。在此基础上,使用多尺度的融合特征进行行人检测。实验结果表明,模态加权融合较concat融合有较大的精度提升,且该算法在夜间光照不足、目标遮挡和目标多尺度情况下检测效果良好,在KAIST数据集上的检测精度优于HalFusion和Fusion RPN+BDT等算法,检测速度也有较大提升。     

特征金字塔融合的多模态行人检测算法

针对单模态行人检测在光照条件较差、目标部分遮挡、目标多尺度时检测效果较差的问题，提出了一种基于可见和红外双模态特征金字塔融合的行人检测算法。使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式分别自动从可见模态及红外热模态的图片中提取单模态特征，根据ResNet（Residual Net）的阶段性特征图谱搭建特征金字塔网络，生成每个模态的特征金字塔，并将两个模态的特征金字塔进行逐层融合。选择深度学习通用目标检测算法--Faster R-CNN作为后续的目标定位与分类算法来解决多模态行人检测问题。在特征金字塔融合阶段，针对级联融合和较大值融合容易忽略弱特征，无法有效融合互补特征的问题，提出了一种锐化特征的特征金字塔融合方法，根据阈值强化突出强特征，互补叠加弱特征，有效利用每个模态的特征，进一步提高模型的检测效果。实验结果表明，特征金字塔聚合的多模态行人检测算法可以有效解决多模态行人检测问题，在KAIST数据集上的检测效果超过了目前该数据集上的最佳模型。     

浅层特征融合引导的深层网络行人检测

行人检测是目标检测中的一个重要研究方向。针对行人检测算法在复杂场景和目标太小情况下漏检的问题,在Faster R-CNN检测算法的基础上,提出一种基于浅层特征融合引导的深层网络行人检测。通过HOG特征、改进的LBP特征与深度网络特征融合获得准确的行人特征,在国际上广泛使用的行人数据集上进行一系列实验。结果表明,所提出的改进方法在检测准确率和速率方面都有所提高。     

改进Mask RCNN算法及其在行人实例分割中的应用

Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题,而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差。对此,提出一种改进的Mask RCNN算法。在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串联特征金字塔网络（CFPN）模块,对网络生成的多层特征进行融合,充分利用不同特征层的语义信息。在此基础上,执行RoI Align操作生成行人掩膜。仿照COCO数据集,从生活场景中拍摄1 000张图片,自建一个新的行人数据集。基于该数据集的实验结果表明,改进算法较原算法具有更高的检测精确率。     

基于Codebook背景建模的视频行人检测

针对视频序列,Codebook背景建模算法能检测出其中的运动物体,但却无法识别行人.而大部分基于支持向量机(SVM)训练的行人分类器,需要通过滑动窗口遍历图像检测行人.为加快行人检测的速度,提出将传统的行人分类器融入到Codebook背景建模算法中,通过背景建模算法为行人检测提供候选区域,减少搜索范围,降低了行人误检率;并根据行人的特点,构建临时块模型定期将满足条件的前景区域更新到背景模型中,解决了Codebook背景建模算法不能应对光照突变的问题.实验结果表明:所提算法能应对光照突变所带来的干扰,实现视频行人实时检测.     

基于融合FPN和Faster R-CNN的行人检测算法

针对多尺度行人检测的问题,本文提出一种基于融合特征金字塔网络（Feature pyramid networks,FPN）和Faster R-CNN(Faster region convolutional neural network)的行人检测算法。首先,对FPN和区域建议网络（Region proposal networks,RPN）进行融合;然后,对FPN和Fast R-CNN进行融合;最后,在Caltech数据集、KITTI数据集和ETC数据集上分别对融合FPN和Faster R-CNN的行人检测算法进行训练和测试。该算法在Caltech数据集、KITTI数据集和ETC数据集上的mAP (mean Average Precision)分别达到69.72%, 69.76%和89.74%。与Faster R-CNN相比,该算法不仅提高了行人检测精度,而且在多尺度行人检测的问题上也获得了较为满意的检测效果。