典型文献
基于情景记忆的运动小目标行人检测神经网络
文献摘要：
从视觉场景中可靠地检测小目标行人对象是构建未来人工智能视觉系统的重要基础.由于运动小目标的视感尺寸小且纹理特征模糊,导致现有的传统行人目标检测方法难以应对.针对该问题,基于蝗虫视觉系统的神经结构特性,借助人类大脑内侧颞叶(MTL)情景记忆认知机理,提出一种适用于运动小目标行人检测的人工视觉神经网络(STPDNN)模型.所提出的神经网络包括两部分:突触前和突触后子网络.其中,突触前网络模拟蝗虫视觉系统加工处理视觉信号的神经机理,获得表征目标对象低阶特征的视觉运动线索;突触后网络从低阶视觉信号中提取出行人目标的情景记忆高阶信息,以实现对运动目标的偏好性响应.系统性的实验结果表明,提出的STPDNN可有效检测视觉场景中的运动小目标行人对象.该研究工作涉及生物视神经机理启发的行人目标动态视觉信息加工处理,可为智能视频监控中的行人检测识别与运动行为分析提供新思想、新方法.
文献关键词：
运动目标检测;小目标行人;情景记忆;蝗虫视觉神经;智能视频监控
中图分类号：
作者姓名：
张本康;胡滨
作者机构：
贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]张本康;胡滨-.基于情景记忆的运动小目标行人检测神经网络)[J].计算机工程与应用,2022(15):169-183
A类：
STPDNN,蝗虫视觉神经
B类：
情景记忆,小目标行人,行人检测,视觉场景,智能视觉,视觉系统,视感,纹理特征,行人目标检测,目标检测方法,结构特性,助人,内侧颞叶,MTL,认知机理,突触,子网络,加工处理,低阶,动线,偏好性,有效检测,视神经,动态视觉,视觉信息,信息加工,智能视频监控,检测识别,运动行为,行为分析,新思想,运动目标检测
AB值：
0.281674
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