基于递归卷积神经网络的行人检测方法

为了提高视频中行人检测的准确度,提出了一种基于递归卷积神经网络的行人检测方法.该方法利用递归卷积神经网络融合视频中连续图像的上下文信息,以实现准确的行人检测.首先,利用卷积神经网络提取连续图像的多个特征图组;然后,根据先后次序,将多个特征图输入到递归卷积神经网络中,形成一张关于行人位置的掩码图;最后,通过在掩码图上预测...     

基于卷积神经网络的行人检测方法

针对行人检测算法未能充分利用行人的特征信息,导致对行人的检测效果不佳问题,本文对无锚框的行人检测网络模型CSP进行了相应改进,提出了一种基于卷积神经网络的行人检测算法.首先,将原主干网络由ResNet-50加深为ResNet-101,然后引入卷积块注意力模块(CBAM)来提高原网络对小尺度行人中心点的特征表达,加入基于...     

基于改进锚候选框的甚高速区域卷积神经网络的端到端地铁行人检测

在地铁监控场景下的行人检测,具有客流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景的行人检测,提出基于深度学习甚高速区域卷积神经网络的端到端头肩检测方案。由于甚高速区域卷积神经网络模型对目标检测具有普适性,针对通过地铁监控摄像头采集的真实的客流图像数据,人工标注训练及模型测试数据集进行分析;进而根据头肩特征面积分布较集中,长宽尺度比例可明显分为一类的特性对区域建议网络网络中的锚候选框进行了改进,使其更适应地铁特殊场景中的行人检测。改进后的模型在保证系统检测精度的同时提升了检测实时性,可以精确检测地铁场景下不同姿势的头肩部位;并在不同场景及视角下的检测也取得了较好的效果。     

一种城市道路场景下行人危险度评估方法

针对行人在交通场景对车辆驾驶造成的影响和辅助驾驶需要对行人进行避险的问题,提出一种基于车载单目摄像机的行人危险度评估方法.基于中国城市的特色环境,将行车环境划分为三类:普通道路、人行横道和有辅警道路,对每类场景采用不同的评估方法.采用卷积神经网络,检测视频中道路上的行人、辅警、信号灯和人行道等信息;检测行人关键点并使用多目标跟踪方法,生成骨架姿态时间序列,通过LSTM(长短时记忆神经网络)分析姿态序列获得行人行为和趋势;最后综合视频信息、行人信息和场景信息,构建行人危险评估模型,实现行人危险度评估.实验结果表明,提出的模型可以有效地评估行人危险度,辅助驾驶员安全行车,场景分类使危险模型评估结果更符合行人实际危险度.     

一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究

基于传统道路损伤检测方法主要通过人工选取特征识别道路损伤,致使检测过程中抗干扰性较差,进而制约道路损伤识别精度的提高.针对这一问题,提出一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法.通过引入深度学习算法,利用迁移学习策略,构建稳健的非线性道路损伤识别模型;结合真彩色的道路图像,利用多层卷积神经网络抽取局部损伤区域的高级语义特征,实现复杂背景变化下的道路损伤智能检测.实验结果表明,提出的方法可准确识别道路损伤图像,相比常用方法能显著提高识别准确率.     

基于语义分割注意力与可见区域预测的行人检测方法

为改善图像中遮挡和小尺寸行人的检测精度,提出一种基于语义分割注意力和可见区域预测的行人检测方法.具体地,在SSD(single shot multi-box detector)目标检测网络的基础上,首先优化SSD的超参数设置,使其更适于行人检测;然后在主干网络中引入基于语义分割的注意力分支来增强行人检测特征的表达能力;...     

鲁棒车载热成像行人检测的感兴趣区域提取方法

现有的感兴趣区域(RoI)提取方法很难兼顾较高召回率和较少的RoI数量.为了降低计算开销和RoI数量,提高召回率,文中提出了适合车载热成像行人检测的RoI提取方法:首先,根据行人边缘特征存在的方向差异性判断图像中可能的行人竖直边缘,增强其幅值;接着,级联行人尺寸约束和自适应局部双阈值分割方法过滤滑窗产生的边界框,滤除大量的非行人边界框;然后,根据行人的轮廓特征,采用T型模板对过滤后的边界框进行得分评估,在保留可能的行人腿部信息的同时去除边界框内部的无关边缘;最后,利用行人的强尺寸约束重新排序RoI,以便在提取固定数量的RoI时能提高召回率.在热成像行人检测数据集SCUT DataSet上进行对比实验,结果表明:当每幅图像提取400个RoI时,文中方法的召回率达92%,比EdgeBox方法的召回率提高21%,计算时间减少了10%.     

一种基于双流卷积神经网络跌倒识别方法

针对跌倒行为的视觉特征难以提取的问题,提出一种由两路卷积神经网络和模型融合部分组成的双流卷积神经网络(Two-Stream CNN)的跌倒识别方法.该方法的一路对视频帧的运动人加框标记后,送三维卷积神经网络(3D-CNN)处理来消除视频背景的干扰;另一路从相邻视频帧获取光流图后,送VGGNet-16卷积神经网络处理;最后将3D-CNN和VGGNet-16的Softmax输出识别概率加权融合作为Two-Stream CNN输出结果.实验结果表明:标记运动人并经3D-CNN处理有效地消除了视频背景的干扰;Two-Stream CNN跌倒识别率为96%,比3D-CNN提高了4%,比VGGNet-16网络提高了3%.     

基于神经网络的非侵入式电机故障检测方法

为了克服传统电机故障检测方法的准确率低、测量过程为侵入式、严重依赖先验知识的缺点,提出了一种基于卷积神经网络的非侵入式电机故障检测方法.通过将电机与其他设备共同工作时的总电源信号作为检测样本,实现检测过程的非侵入式,并基于残差优化卷积网络结构进行神经网络训练,最终实现电机超载、单相短路及相间短路故障的非侵入式检测与分类...     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法

针对牲畜面部识别在养殖行业广泛需求的问题, 提出一种基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法, 解决了猪脸特征点难检测的问题. 首先, 采集猪面部数据并进行特征点标注, 使用新的采集方法以解决猪口部通常不可见的问题; 其次, 对猪脸数据和人脸数据进行结构计算, 匹配相似度较高的猪脸和人脸, 构建猪脸人脸匹配数据集; 再次, 利用匹配数据集训练TPS(thin plate spline)形变卷积神经网络, 得到形变后的猪脸数据集以适配人脸特征点检测模型; 最后, 使用形变猪脸数据集对人脸特征点检测神经网络模型进行微调, 得到猪脸特征点检测模型. 实验结果表明, 用该方法进行猪脸特征点检测, 错误率仅为5.60%.     

基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位

由于人脸姿态、表情、遮挡物、光照问题的影响,人脸关键点检测时通常会出现较大的误差,为了准确且可靠地检测关键点,提出了一种基于级联卷积神经网络的方法。利用人脸检测器检测到的人脸图像作为输入,第一层卷积神经网络直接检测所有的5个人脸关键点。随后根据这些检测到的点裁剪出5个人脸局部图像,级联的第二层网络使用5个不同的卷积神经网络单独地定位每个点。在实验测试环节,级联卷积神经网络方法的使用将人脸关键点的平均定位误差降低到了1.264像素。在LFPW人脸数据库上的实验结果表明:该算法在定位准确性和可靠性上要优于单个CNN的方法以及其他方法,该算法在GPU(图形处理器)模式下处理一个人脸图像仅需15.9毫秒。     

拆分降尺度卷积神经网络入侵检测方法

针对卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型待训参数量过大、多层网络导致特征和梯度消失等问题,提出一种基于拆分层和Inception-ResNet的卷积神经网络模型用于入侵检测。首先将网络流量数据转化为具有空间相关性的图像以适用于卷积神经网络的输入;然后使用Inception-ResNet卷积层增加网络深度,减少模型训练参数数量以及消除梯度消失问题,拆分层在降低图像尺度时基本保持图像原有分类特征;最后采用NSL-KDD数据集对改进模型进行训练和测试。测试结果表明：改进模型相对于Inception-ResNet模型具有更高的检测准确率和少数类样本召回率以及更好的训练时间性能。     

基于卷积神经网络的人脸年龄估计方法

针对年龄估计算法中使用单一标签编码方式的问题,提出一种基于高斯分布的标签分布取代原有的编码方式,通过这种方式,一张人脸图像不仅可以用于它本身年龄的学习,也可用于其相邻年龄的学习。设计一种与之相适应的卷积神经网络,通过标签的概率分布与输出的类别概率之间的K-L距离对网络进行训练,网络结构较小,所需训练时间更短,即使在训练图片数量有限的情况下依然能保证较好的准确率。     

基于卷积神经网络的Android恶意软件检测技术研究

Android系统的迅速迭代及其开源特性使得Android恶意软件产生大量的变种,这对Android恶意软件检测和分类带来不小的挑战.机器学习方法已成为恶意软件分类的主流方法,但现有的大多数机器学习方法都使用传统的算法(如支持向量机).目前卷积神经网络(CNN)作为一种深度学习方法表现出了更好的性能,特别是在图像分类等应用上.结合这一优势以及迁移学习的思想,本文提出了一种基于CNN架构的Android恶意软件检测和分类方法.首先,提取Android应用的DEX文件然后将其转换成灰度图像并放入CNN中进行训练分类.本文实验使用Drebin和Android Malware Dataset(AMD)两个样本集.实验结果显示,该方法在Android恶意软件家族分类上准确率达到97.36%,在Android恶意软件检测中在不同样本集上的准确率都达到了99%以上.实验表明,本文提出的方法具有较高的分类准确率和泛化性能.     

基于改进的深度卷积神经网络的人脸疲劳检测

针对疲劳驾驶检测问题,提出一种以softmax损失与中心损失相结合的深度卷积神经网络算法。首先,利用含有方向的梯度直方图(histogram of oriented gridients,HOG)和级联分类器(support vector machine,SVM)算法的Dlib库中预训练的人脸检测器,来检测驾驶员的脸部区域。其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法实现脸部68个关键点标定及眼睛和嘴巴的定位。最后,为了优化softmax损失在深度卷积网络分类中出现的类内间距大的问题,加入中心损失函数,提高类间差异性、类内紧密性以及驾驶员脸部疲劳状态识别准确率。在自建测试集和YawDD哈欠数据集中的实验结果显示,该方法能够准确地识别检测驾驶员疲劳表情,平均识别准确率达到98.81%。与传统的疲劳驾驶检测识别方法相比,该方法可以自动进行疲劳特征提取,并且训练准确率、检测识别率及鲁棒性得到提高;与未改进的深度卷积网络相比,检测识别的概率平均提高了约5.09%。