基于图像稀疏表示的红外小目标检测算法 被引量：44

1

作者 赵佳佳 唐峥远 +2 位作者 杨杰 刘尔琦 周越 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期156-161,166,共7页

基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成... 基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背景和目标的表示系数有着显著的差异,最后通过一个量化指标来判别该子图像块是否含有小目标,实验结果证实了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 图像稀疏表示 红外小目标 目标检测

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一种远距离行人小目标检测方法 被引量：31

2

作者 石欣 卢灏 +1 位作者 秦鹏杰 冷正立 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期136-146,共11页

远距离行人小目标成像像素少、缺乏纹理信息,深度卷积神经网络难以提取小目标细粒度特征,难以准确识别与检测。本文提出一种远距离行人小目标检测方法。首先,在YOLOv4的基础上引入浅层特征改进特征金字塔,提取行人小目标细粒度特征,提... 远距离行人小目标成像像素少、缺乏纹理信息,深度卷积神经网络难以提取小目标细粒度特征,难以准确识别与检测。本文提出一种远距离行人小目标检测方法。首先,在YOLOv4的基础上引入浅层特征改进特征金字塔,提取行人小目标细粒度特征,提出引力模型特征自适应融合方法,增加多层次语义信息之间的关联度,防止小目标特征信息流失。然后,采用增强型超分辨率生成对抗网络增加行人小目标特征数量,提高行人小目标检测准确率。最后,选取图像像素中占比范围为0.004%~0.026%的行人小目标建立试验数据集,通过与Faster RCNN、ION、YOLOv4对比实验验证。结果表明,本文方法mAP_(0.5)提高了25.2%、26.3%、11.9%,FPS达到24,研究成果在远距离安防监测监控领域具有重要应用价值。 展开更多

关键词 行人小目标 特征增强 特征自适应融合 引力模型 目标检测

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帧差法在运动目标实时跟踪中的应用 被引量：22

3

作者 邱道尹 张文静 +1 位作者 顾波 刘新宇 《华北水利水电学院学报》 2009年第3期45-46,64,共3页

介绍了一种运动目标实时跟踪方法,主要利用改进的帧插法检测目标,并根据目标运动方向来控制摄像机移动.经实际应用证明,该方法满足了运动目标跟踪的实时性要求,符合工程实际的需要.

关键词 运动目标检测 帧差法 目标检测

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基于DeepSORT算法的肉牛多目标跟踪方法 被引量：26

4

作者 张宏鸣 汪润 +3 位作者 董佩杰 孙红光 李书琴 王红艳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期248-256,共9页

肉牛的运动行为反映其健康状况,在实际养殖环境下如何识别肉牛并对其进行跟踪,对感知肉牛的运动行为至关重要。基于YOLO v3改进算法(LSRCEM-YOLO),利用视频监控实现了实际养殖环境下的肉牛实时跟踪。该方法采用MobileNet v2作为目标检... 肉牛的运动行为反映其健康状况,在实际养殖环境下如何识别肉牛并对其进行跟踪,对感知肉牛的运动行为至关重要。基于YOLO v3改进算法(LSRCEM-YOLO),利用视频监控实现了实际养殖环境下的肉牛实时跟踪。该方法采用MobileNet v2作为目标检测骨干网络,根据肉牛分布不均、目标尺度变化较大的特点,提出通过添加长短距离语义增强模块(LSRCEM)进行多尺度融合,结合Mudeep重识别模型实现了肉牛多目标跟踪。结果表明:在目标检测方面,LSRCEM-YOLO的m AP值达到了92.3%,模型参数量仅为YOLO v3的10%,相比YOLO v3-tiny也降低了31.34%;在肉牛重识别方面,采用基于调整感受野的Mudeep模型,获得了更多的多尺度特征,其Rank-1指标达到了96.5%;多目标跟踪的多目标跟踪准确率相对于Deep SORT算法从32.3%提高到了45.2%,ID switch次数降低了69.2%。本文方法可为实际环境下的肉牛行为实时跟踪、行为感知提供技术参考。 展开更多

关键词 肉牛 多目标跟踪 目标检测 重识别 注意力机制 长短距离语义增强模块

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改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测 被引量：23

5

作者 王建林 付雪松 +3 位作者 黄展超 郭永奇 王汝童 赵利强 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期251-260,共10页

针对大型构件三维精密测量中构件结构复杂、测量环境变化等导致的合作目标检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测方法。首先,利用WGAN-GP生成对抗网络扩增合作目标图像样本数量;其次,采用卷积层密集连... 针对大型构件三维精密测量中构件结构复杂、测量环境变化等导致的合作目标检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测方法。首先,利用WGAN-GP生成对抗网络扩增合作目标图像样本数量;其次,采用卷积层密集连接代替YOLOv2基础网络的逐层连接增强图像特征信息流,引入空间金字塔池化汇聚图像局部区域特征,构建改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测方法;最后,采用增强的目标图像样本数据集训练改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测模型,实现多类型合作目标检测。实验结果表明:采用多类型合作目标图像数据集测试,多类型合作目标检测精度达到90.48%,目标检测速度为58.7 frame/s。该方法具有较高的检测精度和速度,鲁棒性好,满足大型构件三维精密测量中多类型合作目标检测的要求。 展开更多

关键词 合作目标 目标检测 数据增强 改进YOLOv2 卷积神经网络

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基于MobileNet的多目标跟踪深度学习算法 被引量：16

6

作者 薛俊韬 马若寒 胡超芳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1991-1996,共6页

针对深度学习算法在多目标跟踪中的实时性问题,提出一种基于MobileNet的多目标跟踪算法.借助于MobileNet深度可分离卷积能够对深度网络模型进行压缩的原理,将YOLOv3主干网络替换为MobileNet,通过将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积,保... 针对深度学习算法在多目标跟踪中的实时性问题,提出一种基于MobileNet的多目标跟踪算法.借助于MobileNet深度可分离卷积能够对深度网络模型进行压缩的原理,将YOLOv3主干网络替换为MobileNet,通过将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积,保留多尺度预测部分,以有效减少参数量.对于检测得到的边框信息,利用Deep-SORT算法进行跟踪.实验结果表明,所提出方法在跟踪效果基本不变的情况下可提升处理速度近50%. 展开更多

关键词 深度学习 多目标跟踪 目标检测 YOLOv3 deep-SORT MobileNet

原文传递

基于边缘帧差和高斯混合模型的行人目标检测 被引量：12

7

作者 苏剑臣 李策 杨峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1246-1249,共4页

针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差、易受环境噪声和光照突变影响、易产生虚假目标等问题,提出一种基于高斯混合模型的改进算法,用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型,快速区分背景区域和运动目标区域,从而提取前... 针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差、易受环境噪声和光照突变影响、易产生虚假目标等问题,提出一种基于高斯混合模型的改进算法,用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型,快速区分背景区域和运动目标区域,从而提取前景中完整的行人目标。结合视频帧边缘和边缘帧差信息,采用多种模型更新率,提高高斯混合模型对复杂背景的自适应性和快速收敛性,从而消除环境噪声和光照突变的影响,避免检测出虚假目标。实验结果表明,相比传统高斯混合模型,该方法可以有效去除噪声和光照的干扰,收敛性更佳、行人检测效果更鲁棒。 展开更多

关键词 高斯混合模型 虚假目标 目标检测 边缘检测 帧差法

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改进YOLOv5的多车辆目标实时检测及跟踪算法 被引量：11

8

作者 蒲玲玲 杨柳 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第28期12159-12167,共9页

多车辆目标跟踪时间主要花费在车辆检测模块和对每个车辆表观特征提取模块,一般情况下,车辆检测和车辆表观特征提取是在不同的神经网络中进行的,且一张图中的车辆目标越多,对车辆表观特征提取耗费时间的也越多,推理时间也相应变长。针... 多车辆目标跟踪时间主要花费在车辆检测模块和对每个车辆表观特征提取模块,一般情况下,车辆检测和车辆表观特征提取是在不同的神经网络中进行的,且一张图中的车辆目标越多,对车辆表观特征提取耗费时间的也越多,推理时间也相应变长。针对这一问题,基于经典的Tracking-By-Detection模式,提出一种改进的YOLO模型:在YOLO网络中添加ReID(re-identification)特征识别模块,使YOLO在输出目标位置信息的同时输出目标特征信息,以提高算法的跟踪速度。针对车辆间彼此覆盖的情况,提出一种基于动态IOU阈值的非极大值抑制算法,以提高算法的跟踪精度。最后将YOLO输出的信息进行数据匹配,从而实现多目标跟踪。在UA-DETRAC数据集上验证改进模型的有效性。实验结果表明:将YOLOv5网络进行改进后运用在目标跟踪算法中,相对于经典的YOLO+DeepSORT跟踪模型,在车辆密集的情景下平均推理时间减少了17%;在改进后的网络上添加动态IOU阈值非极大值抑制,跟踪精度提高了3.9个百分点。改进后的模型有较好的实时性与跟踪准确率。 展开更多

关键词 YOLOv5 多目标跟踪 目标检测 深度学习 非极大值抑制

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融合运动信息与表观信息的多目标跟踪算法 被引量：6

9

作者 黎阳 沈烨 +2 位作者 刘敏 戴仁月 姜晓燕 《电子科技》 2020年第9期21-24,62,共5页

多目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其在智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用。目前目标跟踪算法仍面临诸多的挑战,例如遮挡、背景复杂、运动模糊等因素所造成的影响难以完全规避。文中基于一种... 多目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其在智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用。目前目标跟踪算法仍面临诸多的挑战,例如遮挡、背景复杂、运动模糊等因素所造成的影响难以完全规避。文中基于一种简单的在线跟踪方法,提出一种融合多类信息的算法,有效地提升了跟踪器的性能。模型关注于帧与帧之间的目标检测与数据关联问题,依赖于不同帧之间目标运动与表观的相似性,当目标丢失及存在遮挡时,融合多源信息减少相关的不确定性。同时,该算法在真实环境中可实现实时跟踪的性能。实验评估结果表明,提出的跟踪器在公开数据集上具有良好的性能,可以显著减少目标丢失率以及身份交换率。 展开更多

关键词 计算机视觉 多目标跟踪 目标检测 目标遮挡 实时跟踪 数据关联

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基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法 被引量：6

10

作者 魏颖 徐楚翘 +1 位作者 刁兆富 李伯群 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1673-1679,1720,共8页

多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检... 多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检测,使用生成对抗网络构建特征提取模型,学习目标的主要特征以及细微特征,再运用生成对抗网络生成多目标的运动轨迹,最终融和目标的运动信息和外观信息,得到跟踪目标的最优匹配.在MOT16数据集下的实验结果表明,提出的多目标跟踪算法具有较高的精确度和鲁棒性,对比目前身份交换和跳变最少的算法,跳变的次数少了65%,准确度提高了0.25%. 展开更多

关键词 多目标跟踪 生成对抗网络 目标检测 路径预测 特征融合

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一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法 被引量：5

11

作者 刘进 杨洁 +1 位作者 庞瑞帆 陈慧颖 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期111-116,共6页

针对海天背景下彩色近景舰船图像,采用了一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法,此方法对旋转具有鲁棒性,对光照具有良好的适应性。借鉴Canny边缘检测与图像金子塔及最小生成树聚类算法的思想,设计了一套可适应目标多尺度... 针对海天背景下彩色近景舰船图像,采用了一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法,此方法对旋转具有鲁棒性,对光照具有良好的适应性。借鉴Canny边缘检测与图像金子塔及最小生成树聚类算法的思想,设计了一套可适应目标多尺度特性并提高Canny边缘检测自适应性的"特征簇"目标定位算法,结合概率树分类器与二维主成分分析算法,可对多视角、多目标类型舰船目标进行识别,并根据全概率公式评估识别结果。 展开更多

关键词 舰船目标检测 目标定位与识别 彩色图像处理

原文传递

RetinaNet图像识别技术在煤矿目标监测领域的应用研究 被引量：5

12

作者 谭章禄 陈孝慈 《矿业安全与环保》 北大核心 2020年第5期65-70,76,共7页

为了解决当前煤矿监控中存在的人工干预多、监测效率低等问题,建立基于RetinaNet的单阶段煤矿目标检测器,通过实验确定检测关键参数并验证检测效果。实验结果表明:RetinaNet目标检测器能够自动检测及提取人员等关键对象,整体性能可以满... 为了解决当前煤矿监控中存在的人工干预多、监测效率低等问题,建立基于RetinaNet的单阶段煤矿目标检测器,通过实验确定检测关键参数并验证检测效果。实验结果表明:RetinaNet目标检测器能够自动检测及提取人员等关键对象,整体性能可以满足煤矿监控的需求;RetinaNet目标检测器能够在较差的环境条件下实现对目标对象的准确检测,对于人员的辨识已经达到较为理想的水平;基于现有数据构建的图像识别模型,尚不能较好地识别各类煤矿机械设备。RetinaNet目标检测器相关功能的实现,有赖于建立专业图像数据集,并准确地训练模型进而发掘数据的深度价值。 展开更多

关键词 矿井监控 RetinaNet 目标检测器 对象检测 识别模型 专业数据集

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基于遥感影像水下目标尾迹探测综述

13

作者 师俞晨 《现代防御技术》 北大核心 2024年第1期83-91,共9页

水下目标识别技术在现代战争中发挥着重要的作用。随着遥感技术的发展,通过遥感手段检测尾迹识别水下目标是重点研究方向之一。简要介绍了水动力学尾迹和热尾迹,并且根据遥感影像分类讨论,分析了光学影像、合成孔径雷达(SAR)影像、热红... 水下目标识别技术在现代战争中发挥着重要的作用。随着遥感技术的发展,通过遥感手段检测尾迹识别水下目标是重点研究方向之一。简要介绍了水动力学尾迹和热尾迹,并且根据遥感影像分类讨论,分析了光学影像、合成孔径雷达(SAR)影像、热红外影像尾迹识别技术的特点和算法,提出未来发展初步构想,梳理总结了应关注的重点技术方向,为水下目标探测发展提供参考。 展开更多

关键词 尾迹 水下目标 目标检测 目标识别 遥感 影像

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基于YOLOv8的发动机缸内异物检测算法开发与应用

14

作者 房运涛 李爽 +4 位作者 韩晓琴 翟强 庄顺胥 齐伟 宋丽娟 《内燃机与动力装置》 2024年第4期33-40,共8页

为解决人工检测发动机缸内异物时的漏检和误检等问题,设计基于改进目标检测算法YOLOv8的发动机缸内异物检测算法并进行试验验证。基于CoTNet中的注意力机制,设计Contextual Attention模块,重构C2f中的Bottleneck结构为CoA_C2f,替换YOLOv... 为解决人工检测发动机缸内异物时的漏检和误检等问题,设计基于改进目标检测算法YOLOv8的发动机缸内异物检测算法并进行试验验证。基于CoTNet中的注意力机制,设计Contextual Attention模块,重构C2f中的Bottleneck结构为CoA_C2f,替换YOLOv8骨干网络中的C2f模块;将模型Neck部分连续上采样后的特征图Concat模块替换为上下文聚合模块CAM;在Neck和Head之间嵌入Triplet Attention模块。试验结果表明:设计的发动机缸内异物检测模型可有效识别缸内异物,在原始YOLOv8基础上引入CoA_C2f、CAM和Triplet Attention 3个模块后的平均检测精度提高21.65%。 展开更多

关键词 改进YOLOv8算法 目标检测 机器视觉 异物检测

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基于注意力机制的水下遮挡目标检测算法 被引量：3

15

作者 史建柯 乔美英 +1 位作者 李冰锋 赵岩 《电子科技》 2023年第5期62-70,共9页

针对水下目标检测任务中存在前景遮挡和背景模糊的问题,文中提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法。首先采用图像增强算法改善图像质量。然后在非局部神经网络的相似度函数基础上,融合具有逻辑推理能力的级联相似度函数,增强网络... 针对水下目标检测任务中存在前景遮挡和背景模糊的问题,文中提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法。首先采用图像增强算法改善图像质量。然后在非局部神经网络的相似度函数基础上,融合具有逻辑推理能力的级联相似度函数,增强网络对全局上下文特征的表达能力。随后将改进型非局部神经网络与三分支注意力融合,弥补非局部神经网络丢失的通道特征。最后利用空洞卷积模块置换三分支注意力中的池化操作,减少细粒度信息损失。实验表明,该算法在2020年全国水下目标检测大赛提供的数据集上,使基线方法检测精度由65.66%增长至68.55%,证明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 水下目标检测 遮挡目标检测 注意力机制 相似度函数 空洞卷积 Faster R-CNN

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基于倾向流和深度学习的机场运动目标检测 被引量：4

16

作者 詹昭焕 韩松臣 +1 位作者 李炜 余丽莎 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2019年第1期49-57,共9页

针对当前基于视频图像的场面监视目标检测方法存在定位误差较大,识别准确率低等问题,建立一种结合目标运动信息的机场场面运动目标检测方法:利用倾向流法提取出运动目标在图像中的候选区域,对候选区域执行点池化操作以确定区域建议的边... 针对当前基于视频图像的场面监视目标检测方法存在定位误差较大,识别准确率低等问题,建立一种结合目标运动信息的机场场面运动目标检测方法:利用倾向流法提取出运动目标在图像中的候选区域,对候选区域执行点池化操作以确定区域建议的边界,采用Inception结构构建一个浅层卷积神经网络,并使用该网络对区域建议中的航空器、车辆和人员进行识别。结合国内机场的监视视频,构建了一个包含4 938张图片的机场目标数据集,用于算法的训练和测试。结果表明,运动目标提取的准确率达到94%以上,运动目标识别的Top-1准确率达到了97.23%,运动目标平均准确率达到86.23%。与3种深度学习目标检测算法相比,运动目标检测精度平均提升了39%。 展开更多

关键词 智能交通 运动目标 机场场面监视 倾向流 卷积神经网络 目标检测

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基于FPGA的“低慢小”目标检测系统实现

17

作者 王朝洋 樊昌元 蒋念 《光电子技术》 CAS 2024年第1期29-33,共5页

为解决“低慢小”目标检测困难的问题,实现了一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程逻辑门阵列)的“低慢小”目标检测系统。该系统采取COMS相机获取图像,DDR3 SDRAM缓存视频帧,使用FPGA处理帧间差分法和光流法结合的算... 为解决“低慢小”目标检测困难的问题,实现了一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程逻辑门阵列)的“低慢小”目标检测系统。该系统采取COMS相机获取图像,DDR3 SDRAM缓存视频帧,使用FPGA处理帧间差分法和光流法结合的算法,目标检测结果使用VGA标准显示。测试结果表明,该系统能够检测出在悬停和低速飞行姿态下的低慢小无人机目标并实时显示。 展开更多

关键词 “低慢小”目标 现场可编程逻辑门阵列 帧间差分 光流法 目标检测

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基于深度学习的视频序列运动目标自适应跟踪

18

作者 李嘉琪 《太赫兹科学与电子信息学报》 2024年第11期1304-1311,共8页

针对视频序列中外观变化、背景杂波和严重遮挡等因素导致的目标跟踪精确度低的问题,提出一种新型的双阶段自适应跟踪模型。该模型包含目标检测和边界框估计2个阶段:在目标检测阶段,模型对目标进行粗略定位;在边界框估计阶段,精确确定目... 针对视频序列中外观变化、背景杂波和严重遮挡等因素导致的目标跟踪精确度低的问题,提出一种新型的双阶段自适应跟踪模型。该模型包含目标检测和边界框估计2个阶段:在目标检测阶段,模型对目标进行粗略定位;在边界框估计阶段,精确确定目标位置。为应对视频场景复杂性及小目标跟踪的挑战,采用了多特征融合技术构建丰富的目标表示。实验结果表明,与在线和实时跟踪(SORT)、Tracktor++、FairMOT、Transformer等模型相比,本模型表现出最优的综合性能,有效平衡了计算速度与跟踪精确度之间的关系,展现出良好的应用潜力。 展开更多

关键词 计算机视觉 目标跟踪 目标检测 边界框估计 判别相关滤波器

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基于改进HOG特征的空间非合作目标检测 被引量：4

19

作者 陈路 黄攀峰 蔡佳 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期717-726,共10页

传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息... 传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4 953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。 展开更多

关键词 非合作目标 目标识别 规范化梯度 方向梯度直方图 局部特征

原文传递

基于注意力机制的毫米波图像隐匿目标自主识别方法

20

作者 裴轩 姜济群 +2 位作者 史运锋 于海辉 李明 《机电产品开发与创新》 2024年第2期36-39,共4页

在人体安检中,毫米波成像是一种对人体安全的检测方法。目前,使用平面毫米波扫描人体图像中存在被检测物体较小、边缘模糊等问题,导致传统的目标检测方法实现高准确率的检测变得困难。本文提出应用注意力机制及图像增强方法,提高目标检... 在人体安检中,毫米波成像是一种对人体安全的检测方法。目前,使用平面毫米波扫描人体图像中存在被检测物体较小、边缘模糊等问题,导致传统的目标检测方法实现高准确率的检测变得困难。本文提出应用注意力机制及图像增强方法,提高目标检测方法对人体毫米波图像隐匿物体检测的精确度和召回率。研究结果表明,注意力机制与图像增强方法可提高毫米波图像目标检测的准确率和召回率。 展开更多

关键词 毫米波图像 注意力机制 小目标识别 隐匿物体检测

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