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Faster R-CNN的多尺度高压塔鸟巢检测

为了解决复杂图像背景条件下高压塔上鸟巢检测的问题,提出一种基于Faster R-CNN的多尺度高压塔鸟巢检测方法.在特征提取方面,通过改进基于卷积神经网络的ResNet-50特征提取网络分别完成图像中高压塔和鸟巢的特征提取;在建议区域提取方面,提出在两种不同深度的卷积特征图上采用合理尺度的不同大小滑动窗口方式完成建议区域的提取,增强了对鸟巢的检测能力;在目标检测方面,提出在高分辨卷积特征图上进行上采样操作,并额外增加SENet特征增强模块,有效提高了目标检测效果.最后利用同时检测出的高压塔区域条件剔除了此区域之外的鸟巢检测结果,进一步提升了最终的鸟巢检测精度.该方法在2 000幅无人机实际巡检航拍的含有鸟巢的图像数据集上进行了测试.实验结果表明:本文方法的平均检测精度达到了84.55%.对比已有的基于HOG+SVM的检测方法和基于经典的Faster R-CNN ResNet-50检测方法,本文所提出的方法平均检测精度分别提高了43.5%和15.2%,并加快了检测速度.该方法为无人机电力智能巡检提供了一种新的解决办法.     

基于点云与图像决策级融合的道路行人检测

现有基于点云与图像融合的行人检测要求高算力的处理平台,应用于低算力低功耗的嵌入式平台时,无法满足行人检测的准确率和实时性.基此提出一种融合点云与图像的道路行人检测方法,该方法采用DBSCAN算法对点云进行聚类,然后,运用概率数据关联算法将行人点云与图像的行人检测结果进行决策级融合,最后,在嵌入式计算平台上进行软硬件集成与测试验证.实验结果表明,相比于其他目标检测算法,设计的融合点云与图像的道路行人检测方法,不仅提高了道路行人方位的检测精度,而且检测用时降低了46.6％以上.     

基于姿态估计和Transformer模型的遮挡行人重识别

行人重识别是利用人工智能解决边防检查、人员追踪等公共安全应用问题的技术,具有从跨设备采集的图像中识别某一特定行人的能力。但是在人员追踪等问题中,往往会出现行人刻意遮挡、复杂场景环境遮挡等因素,大大提高了行人重识别的难度。针对行人重识别遮挡问题,基于ResNet50网络,结合姿态估计（Pose estimation）和转换器（Transformer）模型,提出了一种改进的行人重识别网络PT-Net,以提高遮挡条件下的行人重识别能力。该方法首先利用现有的姿态估计方法对输入图像进行关键点检测,并将关键点信息与行人特征图像结合起来生成一个基于姿态的行人特征表示;然后利用Transformer模型对基于姿态的行人特征表示编码,用来实现特征对齐和特征融合。论文基于国际公开的数据集Occluded-Duke开展实验验证,结果表明,PT-Net方法相对于基线模型,其均值精度mAP和相似度排序Rank-1指标分别提高了1.3和1.5个百分点,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于改进Mask R-CNN模型的电力场景目标检测方法

为了解决电力施工现场中安全帽佩戴情况以及危险区域行人入侵检测问题,提出一种基于改进Mask R-CNN模型的目标检测方法。首先依据迁移学习策略对Mask R-CNN主干网络进行参数初始化,以提取图像基本特征;然后引入特征金字塔结构进行自下而上的特征图提取,完成多尺度特征融合;接着,通过多尺度变换方法对区域推荐网络进行调整,获取锚点进行回归计算完成检测实验;最终对结果进行分析评价,多目标平均准确率达到了95.22%。将改进后的Mask R-CNN模型用于监控视频分析,针对监控视频像素过低问题,加入拉普拉斯算法锐化边缘,精准率提高到90.9%,验证了拉普拉斯算法对低质量监控视频检测的有效性。     

一种基于场景规则与深度卷积神经网络的行人检测方法

深度卷积网络是解决分类问题的一种有效手段,但行人检测任务并不能通过分类来直接实现.为了在行人检测问题中进一步发挥深度卷积网络的优越分类性能,在实拍场景下,针对平直道路的情况,提出了一种基于摄像机安装位置和摄像机参数的感兴趣区域分割方法,合理利用先验知识和规则,对行人在图像当中可能出现的位置,以及不同位置上行人的尺度大小给出限制,从而系统仅对可能发生危险的区域进行搜索,避免了传统方法中多尺度遍历搜索整副图像的弊端.在此基础上,将危险区域所得的候选目标窗口作为待检测样本传送到构建好的深度卷积网络中进行分类,完成行人检测任务.实验结果表明,所研究的算法在一定距离内达到了预期的检测效果.     

基于子区生长的移动机器人视觉图像分割

针对区域生长法中自播种过程消耗了大部分时间的问题,提出了基于子区生长的图像分割方法,以提高图像分割效率.该方法在具有区域一致性的子区生长基础上,将分割与自播种过程结合在一起,提高了图像分割速度.同时针对图像噪声干扰子区一致性检测问题,提出采用区域像素平均距离作为区域一致性标准.实验结果表明:区域像素平均距离比传统的方差具有更好的噪声抑制能力;移动机器人视觉图像分割实验验证了所提出的基于子区生长的图像分割法的有效性.     

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;最后提出一种检测预测模块，它不仅能同时预测行人整体和可见区域，还能利用可见区域预测分支所学的特征去引导整体检测特征的学习，提升检测效果.在Caltech行人检测数据集上进行了实验，所提方法的对数平均缺失率为5.5%，与已有方法相比具有一定的优势.     

基于深度神经网络剪枝的两阶段遥感图像目标检测

在高分辨率遥感图像目标检测中,受云雾、光照、复杂背景、噪声等因素影响,现有目标检测方法虚警率高、速度慢、精确度低.为此提出基于深度神经网络剪枝的两阶段目标检测(object detection based on deep pruning,ODDP)方法.首先,给出深度神经网络剪枝方法,基于深度神经网络剪枝分别提出自主学习区域提取网络算法与优化训练分类网络算法;然后,将上述两算法用于卷积神经网络,得到两阶段目标检测模型.实验结果表明,在NWPU VHR-10高分辨率遥感数据集上,相比现有目标检测方法,ODDP的检测速度和精度均有一定提升.     

基于行人间交互意图检测的服务机器人导航

针对人与机器人共存环境中的机器人导航问题,提出一种基于行人间交互意图检测的服务机器人导航方法.首先,融合RGBD(红-绿-蓝-深度)信息和激光信息获取准确的行人运动轨迹,从行人轨迹中提取交互意图特征,基于贝叶斯理论检测出行人间是否存在交互意图;然后,将存在交互意图的行人之间区域设置为交互区域;最后,在地图中的交互区域设置临时障碍物,使机器人路径规划避开交互区域.实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于双主干网络的雾天交通目标检测方法研究

车辆和行人安全监测是城市交通监测的一项重要任务。 针对雾霾等复杂恶劣天气条件下,监测采集的图像视觉效果差、噪声高、目标检测困难等问题,提出了一种双主干网络(MobileNets VGG-DCBM Network, MVNet)用于雾天交通目标检测,结构受 PCCN 和 CBNet 网络结构的启发,由改进的深度可分离卷积神经网络 MobileNets 和基于 VGGNet 构建的 VGG-DCBM 网络组成;采用并行方式构建双主干目标检测网络结构,以改进的 MobileNets 为主主干网络,VGG-DCBM 为辅助主干网络,共同提取特征信息,实现不同网络间特征层信息的融合;MVNet 网络结构采用并行方式获取两个不同网络提取的不同特征层信息,通过采用通道拼接的方法实现不同网络特征信息之间的融合,以获得更丰富的细节特征;在 RTTS 和 HazePerson 数据集上,平均精度均值(mean Average Precision, mAP)分别达到 71. 50%和 89. 84%;实验结果表明:在雾霾等复杂恶劣天气条件下具有较强的鲁棒性且能够准确的检测到车辆和行人,在目标检测性能上优于对比方法。     

深度卷积神经网络的遥感植被检测方法

【目的】植被检测是城市生态研究的重要手段,然而由于遥感图像中植被存在阴影区域、遮挡区域以及色彩上的畸变等,导致当前的植被检测精度较低。基于遥感卫星影像,采用深度学习技术快速有效地检测出城市中的植被区域,为植被资源统计等相关研究提供依据。【方法】选用深度卷积神经网络模型,对高分辨率遥感影像中的植被区域进行检测。对不同的优化器,通过设置不同的卷积核大小,对精度进行对比分析。最后对网络层数进行研究,对设置合适网络层数进行分析,用构造的深度卷积神经网络在实验数据上进行植被区域检测。【结果】利用卷积神经网络处理二维图像时,无需手动提取特征,进行简单少量的预处理后,直接把图像输入到CNN模型中进行训练,即可实现图片的识别分类功能。降低了预处理的难度,同时局部感知和权值共享大幅度地减少了参数量,加快了计算速度。次抽样还能保证图像处理后的平移、旋转、缩放和拉伸的不变性。解决了传统方法计算量和样本量大、结构复杂以及费时的缺点。在采集到的高分辨率紫金山区域的遥感图像中,通过设计的多层卷积神经网络模型对区域中的植被资源进行分析,对比和研究不同的优化器、卷积核和网络层数,植被检测精度达到95.4%,明显高于当前众多植被检测算法。【结论】在深度学习中,目标检测的精度依赖于网络的结构设置,通过对优化器、卷积核以及网络层数进行设定,可以明显提高目标检测效率和精度。     

采用改进YOLOv3的高分辨率遥感图像目标检测

由于高分辨率遥感图像存在目标排列密集、尺寸差别大等情况,传统算法难以准确地对其进行目标检测。在YOLOv3算法的基础上,提出一种改进的高分辨率遥感图像目标检测算法(remote sensing-YOLO,RS-YOLO)。利用K-means聚类算法对数据集进行聚类,重新设计适合遥感图像的先验框; 引入高斯模型计算预测框的不确定度,以提高网络对预测框坐标的准确度; 使用弱化的非极大值抑制算法(soft non-aximum suppression,Soft-NMS)对预测框进行处理,增强算法对密集排列目标的检测能力。实验结果表明,改进后的算法能够对高分辨率遥感图像进行有效的目标检测,以NWPU VHR-10数据集为例,RS-YOLO的平均检测精度达到了87.97%。     

基于双目视觉的部分遮挡行人检测算法

针对行人被障碍物部分遮挡导致的检测准确率降低问题,本文提出了基于多特征融合的树形路径半全局立体匹配的部分遮挡行人检测算法。本方法使用SLIC算法进行超像素分割,提升行人的轮廓信息,并使用多特征融合的树形路径半全局立体匹配算法生成深度图;对行人信息和背景信息及障碍物信息使用自适应分割算法进行分离,获取感兴趣区域;将感兴趣区域放置在行人特征明显且稳定的头肩部,进行感兴趣区域的约束;使用降维HOG进行特征提取并生成样本集,训练SVM分类器,最终实现部分遮挡的行人检测。实验表明,本文算法与其它行人检测算法相比,在行人部分遮挡场景下,有着更高的行人检测准确率,证明本文算法的有效性。     

一种在图像和视频帧中检测文本的新方法

提出了一种在带有复杂背景的图像和视频帧中检测文本的由粗到细的新方法.首先用连通分量(Component Connect,CC)方法对可能是文本的区域进行粗定位,然后再进行纹理分析,得到特征向量后,用统计图的方法对其进行筛选,并对筛选后的特征向量使用BP神经网络进行分类,从而得到真正的文本区域.经过测试,提出的算法在图像和视频帧中的检测率达到95.3%.     

广义二维PCA和稀疏表示的红外行人目标检测

红外行人检测在夜间智能视频监控,车辆安全驾驶等领域有重要应用。为了解决红外图像特征降维后空间结构信息丢失的问题,提出一种基于广义二维主分量分析（principal component analysis,PCA）和稀疏表示的红外图像行人目标检测算法。该算法主要由2个阶段组成：第1阶段利用广义二维主分量分析方法提取图像的二维主特征分量,并由此构造行人目标的超完备特征字典;第2阶段采用滑动窗口的方法得到图像中局部子图,然后利用基追踪算法求解每个局部子图的稀疏表示系数向量,最后定义一个函数度量每个子图存在行人目标的可能性,并设置相邻标记框的最小距离得到整幅图像最终的检测结果。实验结果表明,该方法能够有效地检测红外图像中的行人目标,具有较好的检测效果。     

基于光流重构和深度姿态特征的行人跌倒检测方法

随着我国老龄化人群数量的增长,老年人实时行为轨迹的跟踪检测成为当前智慧社区研究的热点。本文针对现有行人跌倒检测算法在面临电动车流和行人影子的干扰而导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于优化yolov5的路边行人跌倒检测方法。首先基于视频抽帧的方式将原始数据输入到yolov5网络进行监控行人视频数据的预处理,实现行人背景重构;然后提取光流和anchor框作为其运动特征;最后对此特征进行判定,进行信息融合的跌倒检测网络进行跌倒特征识别,并在不同帧序列和不同背景下进行对比试验。本文所提出的方法在行人跌倒数据集Multiple cameras fall和Le2i上进行了实验,结果表明本文的算法在基于电动车流和行人影子干扰场景下较传统方法在准确率和召回率上分别提升了9%和10%。     

基于双尺度Sech模板的浸润性乳腺癌检测方法研究

乳腺肿块的准确检测是目前计算机辅助诊断系统的关键。为了准确检测X线乳腺图像中的可疑肿块区域,提出一种基于双尺度Sech模板的早期乳腺癌检测方法。首先根据乳腺X线图像的特征对图像进行预处理,包括乳腺区域提取和内外侧斜位图像胸肌提取;然后对提取的乳腺图像进行基于两个不同尺寸的Sech模板的模板匹配,将模板匹配后得到的相似度图像进行融合和阈值截断;最后进行可疑乳腺肿块区域的定位。结果表明,基于双尺度的Sech模板的检测具有更好的检测效果,改善了基于单尺度模板检测准确率低的问题,并降低了假阳率。     

电力巡检图像中防振锤的区域全卷积网络识别方法

针对目前电力巡检图像中传统的防振锤检测方法仍存在效率低、精度差、计算成本高等问题，提出了一种基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks，R-FCN）的电力巡检图像防振锤智能识别方法。该方法通过特征提取网络自动提取防振锤特征，省却了传统检测方法特征提取的过程，提高了效率。此外，在R-FCN网络当中采用位置敏感池化来引入平移变换，抵消全卷积网络造成的平移不变性问题，在检测精度和效率上均有较大提高。实验结果表明，该方法能准确检测出复杂背景下不同形态的防振锤，且平均准确率高达88%，具有较强的鲁棒性