多视角数据融合的特征平衡YOLOv3行人检测研究

来源 :智能系统学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ftlfh

【摘要】

：

针对复杂场景下行人发生遮挡检测困难以及远距离行人检测精确度低的问题,本文提出一种多视角数据融合的特征平衡YOLOv3行人检测模型(MVBYOLO),包括2部分:自监督学习的多视角特征点融合模型(Self-MVFM)和特征平衡YOLOv3网络(BYOLO)。Self-MVFM对输入的2个及以上的视角数据进行自监督学习特征,通过特征点的匹配实现多视角信息融合,在融合时使用加权平滑算法解决产生的色差问题

【作者】

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陈丽马楠逄桂林高跃李佳洪张国平吴祉璇姚永强

【机构】

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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,北京联合大学机器人学院,北京交通大学计算机与信息技术学院,清华大学软件学院

【出处】

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智能系统学报

【发表日期】

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2021年01期

【关键词】

：

多视数据自监督学习特征点匹配特征融合 YOLOv3网络平衡特征复杂场景行人检测

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61871038,61931012,6183034),军委装备发展部共性预研计划项目(41412040302),北京联合大学“人才强校优选计划”领军计划(BPHR2020AZ02),北京联合大学研究生科研创新资助项目(YZ2020K001)。

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