针对模板匹配过程中强遮挡、剧烈背景变化及物体非刚性形变等难题,本文提出了一种基于多尺度显著性区域提取的模板匹配算法。算法采用多尺度-显著性特征并行提取的方式:一方面利用空间金字塔模型将参考图像中的模板和待匹配图像中的目...针对模板匹配过程中强遮挡、剧烈背景变化及物体非刚性形变等难题,本文提出了一种基于多尺度显著性区域提取的模板匹配算法。算法采用多尺度-显著性特征并行提取的方式:一方面利用空间金字塔模型将参考图像中的模板和待匹配图像中的目标区域分割成不同尺度的网格,采用可形变多相似性度量方法(Deformable Diversity Similarity,DDIS)计算不同尺度下的匹配得分;同时,算法提取模板区域的显著性区域图,形成模板区域的显著性得分;随后,利用显著性得分对不同尺度的匹配得分进行加权融合,在融合得到的匹配得分图上寻找最佳匹配区域。算法与取得目前最好结果的DDIS方法相比,AUC(Area Under Curve)指标提升2.9%。实验结果表明,显著性区域提取使匹配方法更加关注目标物体,削弱背景及遮挡物体对其影响,从而增强模板匹配方法对于背景变化及遮挡的抵抗能力。另外,空间金字塔模型能够增强模板匹配方法对于物体不同尺度下的特征提取,如物体的局部轮廓及结构特征等。二者结合有效地提高了匹配精度。展开更多
针对电动车驾驶人员未佩戴头盔的现象,提出了一种改进YOLOv4(You only look once)算法的电动车驾驶人员头盔佩戴检测方法。将数据集利用K-means算法进行聚类以获得先验框,提高先验框与特征图的匹配程度;在CSPDarknet53主干特征提取网络...针对电动车驾驶人员未佩戴头盔的现象,提出了一种改进YOLOv4(You only look once)算法的电动车驾驶人员头盔佩戴检测方法。将数据集利用K-means算法进行聚类以获得先验框,提高先验框与特征图的匹配程度;在CSPDarknet53主干特征提取网络的输出层增加卷积层,并在PANet(Path Aggregation Network)网络部分增加SPP(Spatial Pyramid Pooling)空间池化金字塔增加感受野,提升特征提取和融合能力,提高对电动车驾驶员是否佩戴头盔的检测能力。实验表明,在是否佩戴头盔检测任务中,改进后框架算法的全类别mAP(mean average precision)达到96.63%,比原框架提高2.4%;其中改进后佩戴头盔类别的AP(Average Precision)比原框架提高4%,未佩戴头盔类别AP比原框架提高1%;F(F-Measure)值比原算法均提高4%,改进后的算法更满足头盔佩戴检测任务。展开更多
文摘针对模板匹配过程中强遮挡、剧烈背景变化及物体非刚性形变等难题,本文提出了一种基于多尺度显著性区域提取的模板匹配算法。算法采用多尺度-显著性特征并行提取的方式:一方面利用空间金字塔模型将参考图像中的模板和待匹配图像中的目标区域分割成不同尺度的网格,采用可形变多相似性度量方法(Deformable Diversity Similarity,DDIS)计算不同尺度下的匹配得分;同时,算法提取模板区域的显著性区域图,形成模板区域的显著性得分;随后,利用显著性得分对不同尺度的匹配得分进行加权融合,在融合得到的匹配得分图上寻找最佳匹配区域。算法与取得目前最好结果的DDIS方法相比,AUC(Area Under Curve)指标提升2.9%。实验结果表明,显著性区域提取使匹配方法更加关注目标物体,削弱背景及遮挡物体对其影响,从而增强模板匹配方法对于背景变化及遮挡的抵抗能力。另外,空间金字塔模型能够增强模板匹配方法对于物体不同尺度下的特征提取,如物体的局部轮廓及结构特征等。二者结合有效地提高了匹配精度。
