【摘 要】
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作为计算机视觉领域的具有挑战性的课题,行人检测是利用相关算法对图像或视频中的行人目标进行定位及识别的技术,是行人重识别、行人步态分析、行人姿态分析等技术的研究基础,在工业界拥有众多的应用场景。在自然场景下进行行人检测较为容易,不同于自然场景,监控场景受到分布式的前端摄像头部署、监控视角、背景杂乱和行人目标身体非刚性的影响,出现行人区域遮挡、行人姿态和尺度多变等复杂现象,极大增加了行人检测的难度,其
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作为计算机视觉领域的具有挑战性的课题,行人检测是利用相关算法对图像或视频中的行人目标进行定位及识别的技术,是行人重识别、行人步态分析、行人姿态分析等技术的研究基础,在工业界拥有众多的应用场景。在自然场景下进行行人检测较为容易,不同于自然场景,监控场景受到分布式的前端摄像头部署、监控视角、背景杂乱和行人目标身体非刚性的影响,出现行人区域遮挡、行人姿态和尺度多变等复杂现象,极大增加了行人检测的难度,其中,作为行人检测领域中的关键性问题,行人区域遮挡具有一定的挑战性。本文首先设计了融合多尺度注意力的特征增强模块（Multi-scale Attention Feature Enhancement Block,MAFEB）,其次构建了基于MAFEB的中心点与尺度预测行人检测方法,最后基于以上理论基础设计并开发了智能视频监控系统,完成在监控场景下对行人目标的精准检测。本文主要研究工作具体如下:1.设计融合多尺度注意力的特征增强模块针对监控场景下的遮挡问题,本文设计了融合多尺度注意力的特征增强模块,该模块利用预处理的行人目标可见区域标注作为外部监督信息,对不同尺度特征图的注意力特征进行空间域的调制,使特征提取网络将注意力主要聚焦于遮挡行人目标的可见区域,进一步充分提取有限的行人特征,对无用的遮挡区域特征表达进行抑制,最终提高边界框预测的精确性。2.构建基于MAFEB的中心点与尺度预测行人检测模型本文将MAFEB作为附加组件嵌入到中心点与尺度预测行人检测模型中,构建了基于MAFEB的中心点与尺度预测行人检测模型。该模型在特征提取阶段后,利用MAFEB对不同尺度特征图进行注意力特征调制,增强特征图中目标可见区域特征表现力,引导网络模型重点关注遮挡行人目标的可见区域,削弱遮挡部分对网络模型特征提取过程的抑制作用,促进行人特征的抽取与表征,为后续边界框预测部分生成行人目标中心位置,高度以及中心位置偏移量提供更为准确的分类引导。3.设计并开发智能视频监控系统基于上述监控场景下针对遮档问题的行人检测方法的研究成果,本文设计并开发了智能视频监控系统。系统设计遵循服务层、用户层、消息层、算法层和流媒体层的业务分离架构模式,实现了实时视频监控、图片/视频行人目标检测和行人目标裁剪存库等功能,能够满足监控场景中遮挡行人检测与系统功能性扩展的需求。
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