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基于注意力机制改进YOLO-V5的多尺度行人目标检测 被引量：1
1
作者 杨旭睿 冯宇平 +2 位作者 李悦 陶康达 戴家康 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期127-134,共8页
为了提高在各类复杂场景中不同尺度行人目标的检测性能,提出了一种结合注意力机制的YOLO-V5多尺度改进算法。通过对YOLO-V5主干网络进行加深,进一步提高其特征提取能力,丰富深层语义信息;在算法中引入Coordinate Attention注意力机制,... 为了提高在各类复杂场景中不同尺度行人目标的检测性能,提出了一种结合注意力机制的YOLO-V5多尺度改进算法。通过对YOLO-V5主干网络进行加深,进一步提高其特征提取能力,丰富深层语义信息;在算法中引入Coordinate Attention注意力机制,使其能够关注输入特征图中的有效区域;在原始YOLO-V5基础之上,增加一组新的目标检测头部,来增强算法对小尺度目标的检测性能。所提出的方法在Citypersons行人数据集上进行了实验,将Citypersons验证集中的不同尺度目标细分为3种后,改进算法对这3种不同尺度行人目标的AP50指标分别达到了64.5%、66.6%、71.7%,Recall指标分别达到了53.0%、56.6%、61.7%,较原始YOLO-V5算法分别提高了3.8%、3.6%、2.3%和3.3%、4.7%、3.5%。实验结果表明,提出算法对多尺度行人目标的检测效果具有明显提升。 展开更多
关键词 行人目标检测 YOLO-V5 多尺度目标检测 注意力机制
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导引概率图与显著特征相结合的行人目标检测 被引量：4
2
作者 刘琼 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期464-474,共11页
研究了仿生人眼视觉注意机制,采用目标导引概率图作为自上而下的信息,通过调制基于目标显著特征的自下而上信息,实现行人目标检测的方法。首先,对相似场景的目标样本图像提取尺度不变特征变换(SIFT)特征,基于贝叶斯公式,采用高斯混合模... 研究了仿生人眼视觉注意机制,采用目标导引概率图作为自上而下的信息,通过调制基于目标显著特征的自下而上信息,实现行人目标检测的方法。首先,对相似场景的目标样本图像提取尺度不变特征变换(SIFT)特征,基于贝叶斯公式,采用高斯混合模型(GMM)建立目标导引概率模型,利用期望最大(EM)算法和狄利克雷过程(DP)自动估计模型参数;进而,对一副待检测图像,采用已估概率模型计算图像中每一像元的目标似然性,形成导引概率图作为自上而下的信息;同时,针对行人目标,模拟中央-外周机制计算多尺度的肤色特征和竖直方向特征,形成基于目标显著特征的自下而上信息;最后,将两者结合得到候选目标区域,再通过提取候选区域的积分梯度直方图和等价的局部二值模式(LBP)特征,输入到级联支持向量机(SVM)分类器,验证并得到目标检测结果。基于实拍数据库和复旦大学-宾夕法尼亚大学行人数据库的大量实验表明,对概率模型的这种改进能显著提升行人目标预测效果,且检测算法在整体上优于传统检测算法。 展开更多
关键词 视觉注意(VA) 概率引导图 显著特征 行人目标检测(PD)
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基于视觉注意模型化计算的行人目标检测
3
作者 刘琼 张奇志 +1 位作者 陈雯柏 黄至铖 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2014年第2期59-65,共7页
提出一种用于行人目标检测的视觉注意模型化计算方法。在提取行人目标显著表象特征的基础上,通过多尺度分解后,各尺度图像之间的差减与归一化运算构成显著图;同时,根据肤色高斯似然计算模型,提取行人目标特有的皮肤颜色特征图,再通过分... 提出一种用于行人目标检测的视觉注意模型化计算方法。在提取行人目标显著表象特征的基础上,通过多尺度分解后,各尺度图像之间的差减与归一化运算构成显著图;同时,根据肤色高斯似然计算模型,提取行人目标特有的皮肤颜色特征图,再通过分块图像中分类像素点累计计数与阈值化均值滤波相结合的方法精化肤色提取结果以构成导引图;进而提出一种将显著图与导引图通过有偏置的加权整合策略实现目标区域的准确预测。通过Penn-Fudan行人数据库和实拍视频的实验结果表明,所提方法的检测准确率优于现有其他计算模型,且相对传统目标检测算法,能够大幅度减少时间开销,提高检测效率。 展开更多
关键词 视觉注意模型化计算 行人目标检测 显著图像 导引图像 信息融合
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红外交通场景下遮挡行人目标检测算法研究 被引量：3
4
作者 李明益 贺敬良 +2 位作者 陈勇 赵理 龙震海 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1417-1424,共8页
针对交通十字路口等视野盲区往来行人间存在遮挡情况,如何高效准确地检测复杂道路中目标行人具有实际意义。为了实现夜间交汇路口场景行人检测,提出一种基于改进YOLOv5的行人目标检测算法,采用Non-local和PSA模块对YOLOv5原网络的Bottle... 针对交通十字路口等视野盲区往来行人间存在遮挡情况,如何高效准确地检测复杂道路中目标行人具有实际意义。为了实现夜间交汇路口场景行人检测,提出一种基于改进YOLOv5的行人目标检测算法,采用Non-local和PSA模块对YOLOv5原网络的Bottleneck CSP进行改进,能够有效弥补遮挡中行人特征的帧间信息交互过程,增强长程范围通道特征依赖关系。设计更深的160×160检测层和自适应anthor,提升夜间行人检测的边界回归精确度。实验结果表明,针对夜间下交通路口场景,压缩改进后模型对行人检测鲁棒性高,相较于原始算法mAP_0.5和mAP_0.5:0.95值分别提升了14.2%和12.7%,说明所提算法对夜间行人检测的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 行人目标检测 YOLOv5 NON-LOCAL PSA Model
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基于改进Vibe算法的行人目标检测 被引量：4
5
作者 仇春春 王恬 +1 位作者 程海粟 曹美 《信息技术》 2016年第3期6-9,14,共5页
针对经典Vibe算法在实际视频图像中,对行人目标检测不够精确,主要存在"鬼影"、光照误检的干扰问题,结合三帧差分算法及LUV均匀色彩空间的特性,提出了一种改进的Vibe算法。该算法首先通过三帧差分对视频进行预处理,获取真实背... 针对经典Vibe算法在实际视频图像中,对行人目标检测不够精确,主要存在"鬼影"、光照误检的干扰问题,结合三帧差分算法及LUV均匀色彩空间的特性,提出了一种改进的Vibe算法。该算法首先通过三帧差分对视频进行预处理,获取真实背景,然后结合LUV空间的均匀色彩特性降低对光照的敏感度,最后对空洞填充并获取行人目标的最小外接矩形。实验结果表明,该算法能有效地消除"鬼影"问题,并在光照突变情况下具有良好的鲁棒性,在复杂环境的实时监控视频流中具有理想的行人目标检测效果。 展开更多
关键词 经典Vibe算法 三帧差分 LUV色彩空间 行人目标检测
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深度学习与图像融合的行人检测算法研究
6
作者 姜柏军 钟明霞 林昊昀 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期302-306,共5页
为解决智能辅助驾驶技术中可见光摄像机受光照和气候影响而导致行人目标识别困难的问题。通过研究图像融合技术,结合深度卷积神经网络,实现并改进了一种道路行人目标检测算法。方法是利用多源传感器图像融合技术,采用可见光相机与红外... 为解决智能辅助驾驶技术中可见光摄像机受光照和气候影响而导致行人目标识别困难的问题。通过研究图像融合技术,结合深度卷积神经网络,实现并改进了一种道路行人目标检测算法。方法是利用多源传感器图像融合技术,采用可见光相机与红外热成像相机融合的策略,以Faster RCNN算法为基础,从改进网络结构、特征融合、优化模型训练等方面展开研究,对复杂环境下的行人检测与定位跟踪展开研究,提出一种基于图像融合技术和改进的深度卷积神经网络的道路行人目标检测算法。实验结果表明,该算法对复杂气候环境下行人目标检测提高了检测效率和准确率,增加了智能辅助驾驶汽车的安全性。 展开更多
关键词 红外热成像 可见光图像 Faster RCNN 深度卷积神经网络 行人目标检测
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基于自适应增殖数据增强与全局特征融合的小目标行人检测 被引量：2
7
作者 艾青林 杨佳豪 崔景瑞 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1933-1944,1976,共13页
针对当前规模的小目标行人数据集较少,传统行人检测模型对小目标检测效果较差的问题,提出一种基于消隐点性质,提出自适应增殖数据增强和全局上下文特征融合的小目标行人检测方法.利用射影几何与消隐点的性质,对图像中的多个目标进行复制... 针对当前规模的小目标行人数据集较少,传统行人检测模型对小目标检测效果较差的问题,提出一种基于消隐点性质,提出自适应增殖数据增强和全局上下文特征融合的小目标行人检测方法.利用射影几何与消隐点的性质,对图像中的多个目标进行复制;通过仿射变换投影到新的位置,生成多个大小与背景合理的小目标样本以完成数据增强.利用跨阶段局部网络与轻量化操作改进沙漏结构,融合坐标注意力机制强化骨干网络.设计全局特征融合颈部网络(GFF-neck),以融合全局特征.实验表明,在经过数据增强后的WiderPerson数据集上,改进算法对行人类别的检测AP值达到了79.6%,在VOC数据集上mAP值达到了80.2%.测试结果表明,当搭建实验测试系统进行实景测试时,所提算法有效提升了小目标行人检测识别精度,并满足实时性要求. 展开更多
关键词 消隐点 数据增强 全局特征融合 小目标行人检测 轻量化沙漏结构
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热红外视频监控下行人目标前景区域提取 被引量：6
8
作者 张玉贵 沈柳青 胡海苗 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1721-1729,共9页
在热红外视频监控环境下,针对热红外图像因周围环境温度变化而导致热红外图像灰度值反转的问题,提出了一种通过热红外图像的边界特征和运动特征的融合来提取行人目标前景区域的方法。首先,利用行人目标和周围环境存在的显著性差异来提... 在热红外视频监控环境下,针对热红外图像因周围环境温度变化而导致热红外图像灰度值反转的问题,提出了一种通过热红外图像的边界特征和运动特征的融合来提取行人目标前景区域的方法。首先,利用行人目标和周围环境存在的显著性差异来提取行人目标的边界特征,对所提取的边界特征进行边界填充,并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标,从而获取最终的边界特征提取结果;其次,利用相邻帧之间的运动信息来获取行人目标的运动特征,对所获取的运动特征进行形态学处理,并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标,从而获取最终的运动特征提取结果;最后,对所获取的边界特征提取结果和运动特征提取结果进行融合来获得最终的检测结果。实验证明,在公开的OSU和LSI热红外图像行人目标检测数据集中,所提方法能够有效地降低环境温度变化的不利影响,并提高行人目标前景区域提取的精度。 展开更多
关键词 边界特征 运动特征 前景区域 行人目标检测 灰度值
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基于多尺度感知的改进Fast-RCNN交通场景行人识别与检测方法
9
作者 张鹏飞 蓝维旱 +1 位作者 高峰 王迎旭 《通信电源技术》 2022年第1期87-90,112,共5页
目前,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型在各种视觉任务中取得了巨大的成功,但行人检测方面的关键尺度问题仍有待进一步研究。为达到在交通场景下准确识别和定位小目标行人的识别与定位,提出了基于多尺度感知的改进Fa... 目前,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型在各种视觉任务中取得了巨大的成功,但行人检测方面的关键尺度问题仍有待进一步研究。为达到在交通场景下准确识别和定位小目标行人的识别与定位,提出了基于多尺度感知的改进Fast-RCNN模型,对Caltech行人数据集中的小目标行人图像进行检测。通过利用训练后的尺度感知权重,将大尺度子网络和小尺度子网络合并到统一的结构中,并利用对象建议的高度为两个子网络指定不同的尺度感知权重,同时将原模型中的VGG-16特征提取网络替换深度残差网络(ResNet-50)以获取更多特征。最后,对比所提改进模型和基础的Fast-RCNN的模型,发现所提模型行人识别准确率为97.49%,比未改进前提高了4.36%;再和传统的机器学习方法对比(基于HOG特征的SVM识别方法和基于ICF特征的AdaBoost识别方法),发现所提模型效果仍为最好。结果表明,该方法对交通场景下小目标行人的识别效果较好,能够为智能车辆图像识别系统和智慧交通提供参考。 展开更多
关键词 小目标行人检测 尺度感知 Fast-RCNN 图像识别 卷积神经网络(CNN)
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