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融合时空注意力机制的机位保障车辆行为检测
1
作者
张志强
陈博旭
+4 位作者
陈鹰
唐科
黄添钰
曹亮
朱新平
《科学技术与工程》
2025年第24期10351-10360,共10页
针对以往单独利用目标检测网络进行机位内保障车辆冲突判定时判据单一以及可靠性较差的问题,提出了一种基于时空金字塔特征的机位内保障车辆行为检测网络STPA-SlowFast。该网络通过金字塔注意力模块,强化了网络在不同尺度通道下的时空...
针对以往单独利用目标检测网络进行机位内保障车辆冲突判定时判据单一以及可靠性较差的问题,提出了一种基于时空金字塔特征的机位内保障车辆行为检测网络STPA-SlowFast。该网络通过金字塔注意力模块,强化了网络在不同尺度通道下的时空特征提取能力并保留了特征的结构信息,使得网络能够更好地捕捉保障车辆运行过程中差异较小的行为变化;针对现有数据中类别样本比例不均的问题,利用Focal Loss对网络损失函数进行改进,平衡网络对于各类别的权重,减缓网络由于训练类别较少产生的精度失真。通过实验验证分析,相较于目前主流的时空行为检测网络,STPA-SlowFast在机位保障车辆运行行为检测精度方面具有一定的提升,平均检测精度为81.46%,在转弯等低样本类别的特殊行为上精度约提升了23.94%,能够显著提升机位保障车辆运行安全。
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关键词
机坪
计算机视觉
时空行为检测
注意力机制
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职称材料
FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络
被引量：
1
2
作者
黄乾坤
黄蔚
凌兴宏
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2025年第2期37-43,共7页
目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构...
目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络(FFConvNeXt3D)。首先,将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络,其中,预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次,研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后,提出了一个特征融合结构,着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了特征融合结构的有效性,并且该模型性能优于其他方法。
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关键词
大卷积核
目标
检测
时空行为检测
行为
识别
特征融合
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职称材料
题名
融合时空注意力机制的机位保障车辆行为检测
1
作者
张志强
陈博旭
陈鹰
唐科
黄添钰
曹亮
朱新平
机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
出处
《科学技术与工程》
2025年第24期10351-10360,共10页
基金
国家重点研发计划(2021YFB2601704)
民航绿色机场重点实验室资助课题(MHLVJC-20240104)
中央高校基本科研业务费专项(PHD2023-042)。
文摘
针对以往单独利用目标检测网络进行机位内保障车辆冲突判定时判据单一以及可靠性较差的问题,提出了一种基于时空金字塔特征的机位内保障车辆行为检测网络STPA-SlowFast。该网络通过金字塔注意力模块,强化了网络在不同尺度通道下的时空特征提取能力并保留了特征的结构信息,使得网络能够更好地捕捉保障车辆运行过程中差异较小的行为变化;针对现有数据中类别样本比例不均的问题,利用Focal Loss对网络损失函数进行改进,平衡网络对于各类别的权重,减缓网络由于训练类别较少产生的精度失真。通过实验验证分析,相较于目前主流的时空行为检测网络,STPA-SlowFast在机位保障车辆运行行为检测精度方面具有一定的提升,平均检测精度为81.46%,在转弯等低样本类别的特殊行为上精度约提升了23.94%,能够显著提升机位保障车辆运行安全。
关键词
机坪
计算机视觉
时空行为检测
注意力机制
Keywords
aprons
computer vision
spatio-temporal action detection
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络
被引量：
1
2
作者
黄乾坤
黄蔚
凌兴宏
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
苏州大学东吴学院计算机系
苏州城市学院计算科学与人工智能学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2025年第2期37-43,共7页
基金
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放自主课题项目(93K172021K08)
江苏高校优势学科建设工程资助项目。
文摘
目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络(FFConvNeXt3D)。首先,将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络,其中,预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次,研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后,提出了一个特征融合结构,着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了特征融合结构的有效性,并且该模型性能优于其他方法。
关键词
大卷积核
目标
检测
时空行为检测
行为
识别
特征融合
Keywords
large convolution kernel
object detection
spatio temporal action detection
action recognition
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合时空注意力机制的机位保障车辆行为检测
张志强
陈博旭
陈鹰
唐科
黄添钰
曹亮
朱新平
《科学技术与工程》
2025
在线阅读
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职称材料
2
FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络
黄乾坤
黄蔚
凌兴宏
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2025
1
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职称材料
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