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题名YOLOv3图像识别跟踪算法的优化与实现
被引量：2
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作者
郭鸣宇
刘实
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机构
沈阳城市学院
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出处
《电子测试》
2019年第15期65-66,86,共3页
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文摘
行人检测是智能交通视频监控领域的一项基础技术。本文采用基于视网膜理论的图像增强策略对训练样本进行预处理,以减小光照变化的影响。首先,我们使用图像增强方法来增强图像的对比度。然后,我们将原始样本放入带有YOLOv3的darknet帧中训练检测模型1,将增强后的样本放入YOLOv3中训练检测模型2。最后,我们用200张行人照片对这两种模型进行了测试。实验结果表明,经视网膜x图像增强训练的模型具有94%的准确率。
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关键词
RETINEX
图像增强
YOLOv3
pedestrain检测
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Keywords
Retinex
image enhancement
YOLOv3
pedestrain detection
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于分割集成的行人检测方法
- 2
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作者
罗会兰
彭凯
孔繁胜
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机构
江西理工大学信息工程学院
浙江大学计算机科学与技术学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期558-567,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61462035
61105042)
江西省教育厅科技项目(No.GJJ13421)资助
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文摘
为提高行人检测的准确率,提出基于分割集成的方法用于静态图片中的行人检测.先将每个训练样本均匀分割成若干区域,提取特征后利用Ada Boost算法对每个区域建立一个局部分类器,这些局部分类器加权组成一个全局分类器.采用不同的分割方法重复上述过程,得到多个全局分类器.为进一步提高检测效果,得到更好的平均性能,对每种分割方法分别使用方向梯度直方图、多尺度方向梯度直方图特征建立2个全局分类器.当检测新的窗口时,集成上述全局分类器,通过加权投票的方式决定最终的检测结果.在INRIA公共测试集上的实验表明,文中方法有效提高检测效果.
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关键词
行人检测
集成学习
分割集成
方向梯度直方图(HOG)
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Keywords
pedestrain detection, Ensemble Learning, Partition Ensemble, Histogram of OrientedGradient C HOG）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于个体特征和纹理特征的视频人数统计算法
被引量：4
- 3
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作者
刘红
宋茹
王保兴
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机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第3期47-50,共4页
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基金
安徽大学博士科研启动基金资助项目(33190049)
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文摘
视频人数统计利用视频图像特征,通过监测公共场所中的人群密度,可防止公共场所人群拥堵,确保行人安全.提出一种改进的视频人数统计算法,对于中低密度人群,利用个体特征法实现人数统计,对于高密度人群,利用纹理特征法实现人数统计.使用提出的算法,设计了视频人数统计系统,分别对多组视频进行了测试,测试结果表明该算法误差较低.
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关键词
视频监控
人数统计
HOG行人检测
灰度共生矩阵
最小二乘法
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Keywords
video surveillance
people counting
HOG pedestrain detection
gray level cooccurrence matrix
the least squares method
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于强化深度特征融合的行人再识别算法研究
被引量：3
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作者
李佳丽
郭捷
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机构
上海交通大学网络空间安全学院
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出处
《信息技术》
2018年第7期15-19,共5页
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基金
国家重点研发项目(2017YFB1002401)
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文摘
行人再识别指的是在非重叠的多摄像头下匹配行人目标,通常由特征表示和度量学习两个部分组成。文中针对特征表示进行研究,提出一种新的行人再识别特征提取算法,在深度学习特征的基础上加入了基于人体结构检测的多分类特征,建立了强化深度特征的多特征融合模型。经过对深度学习特征的强化训练,文中得到一种描述性更强、更有效的融合特征,并且在多个公开数据集上有很高的识别率。
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关键词
行人再识别
卷积神经网络
人体结构检测
特征融合
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Keywords
pedestrain re- identilication
convolutional neural network
human body structure detection
feature fusion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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