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运动信息引导的目标检测算法
文献摘要：
在室外监控视频的场景下,由于场景的复杂性及目标的多样性,监控视频中的目标存在难以检测的情况,如目标被遮挡、目标尺寸变化等,目标检测任务仍然存在挑战.基于此,提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目标检测的准确率.对运动目标检测算法进行一定的改进,使得到的运动前景图中能够保持静止目标前景的存在;利用运动前景图中的前景可以指示目标空间位置的特点,在特征层面将网络提取的特征图与获取的以运动前景图为主的运动信息相融合,提高特征图可能存在目标区域的响应值;在目标检测算法的检测器中,引入一个定位分支,利用视频帧的运动前景图,学习候选目标的定位置信度,并与目标的分类置信度加权求和,作为目标最终的置信度,再通过非极大值抑制方法得到检测结果.实验证明,在固定摄像机下采集的数据集中,所提算法能够提升目标检测的准确率.
文献关键词：
运动信息;前景区域;特征融合;定位分支;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
胡海苗;沈柳青;高立崑;李明竹
作者机构：
北京航空航天大学 计算机学院, 北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]胡海苗;沈柳青;高立崑;李明竹-.运动信息引导的目标检测算法)[J].北京航空航天大学学报,2022(09):1710-1720
A类：
B类：
运动信息,信息引导,目标检测算法,监控视频,遮挡,标尺,尺寸变化,运动目标检测,静止,空间位置,特征图,目标区域,响应值,检测器,定位分支,视频帧,选目,定位置信度,信度加权,加权求和,非极大值抑制,抑制方法,摄像机,提升目标,前景区域,特征融合
AB值：
0.352633
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