基于 YOLOv3 算法的教室学生检测与人数统计方法

教室环境中人群密度高、重叠部分较大的特点会给人数统计工作带来困难。基于深度学习 YOLOv3 目标检测算法对学生目标进行检测,并加入 Deep-Sort 算法为核心实时追踪方法,对 YOLOv3 算法检测到的学生目标进行一段时间的跟踪,从而克服传统视频人数统计方法中忽略视频上下帧关联信息的缺点,并且能更好地解决视频遮挡问题。目标检测方法中的损失函数用 tan 方损失函数代替原有交叉熵损失函数,跟踪算法中的卡尔曼滤波算法采用 Levenberg-Marquardt 对修正后的轨迹预测予以优化。最后,对该方法进行性能评价与对比实验,包括是否加入上下文信息对比以及与 SVM 目标检测算法作对比。实验结果表明,此方法在测试集中,加入上下文信息后准确率达 93.4%,召回率达 81.4%。对比 SVM,该方法在教室视频人数统计中准确率提升2.1%,召回率提升 8.9%。     

基于YOLOv5-en算法的草莓采摘机器人目标检测技术

为实现草莓采摘机器人在温室中对草莓的快速、精确检测,该文提出一种YOLOv5-en算法。在原有YOLOv5基础上,首先对原始主干进行网络卷积操作并加入CBAM模块;其次,引入Bi FPN模块进行多尺度特征融合;然后,使用直方图均化算法和Mosaic数据增强进行目标检测数据预处理;最后,优化K-means算法对训练数据集聚类分析,同时使用Focalloss损失函数构建YOLOv5-en目标检测网络。通过对比试验得出：与YOLOv5、Faster-RCNNRes Net101和Faster-RCNNVGG16模型相比,YOLOv5-en的m AP分别提升了3.41%、17.85%和14.40%,可达94.36%。通过采摘机器人模拟环境检测验证了该模型的可行性,且达到了应用水平,可为采摘机器人实时小目标检测提供支撑。     

基于改进YOLOv3算法的行人目标检测研究

针对行人目标检测任务中目标检测速度慢及小目标难以检测的问题,提出一种融合CBAM注意力机制的YOLOv3多尺度目标检测模型.该算法首先以YOLOv3为基础网络进行特征提取,然后在YOLOv3的多尺度特征融合层新增一个两倍下采样特征图,用于补充小目标特征信息,最后在YOLOv3的各尺度特征图融合后加入卷积注意力模型(CB...     

基于树形尺度估计的车辆跟踪

为解决智能视频监控系统车辆跟踪过程中尺度伸缩变化造成的跟踪器模型漂移的问题,在SiamFC(基于全连接层的孪生网络目标跟踪算法)的基础上,提出一种基于树形尺度池的车辆跟踪算法.通过判断当前图片与模板图片中目标的大小,为其分配尺度因子,再通过尺度因子之间的响应大小确定当前目标的最佳尺度.此外,为保证模板图片能够适应车辆外观的不断变化,在确定尺度的条件下对模型进行自适应更新,提高跟踪算法整体的精确度和成功率.实验表明,该算法可以有效解决车辆跟踪中尺度变化导致的车辆漂移情况,且相对于其他孪生算法有更好的跟踪性能.     

基于改进YOLOv5算法的红外图像行人目标检测

针对红外图像中行人检测算法准确率低、漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的红外行人目标检测方法。首先,利用Transformer编码结构替换C3模块中的Bottleneck结构,以加强检测网络的特征融合能力;其次,利用递归门控卷积gnConv对视觉感受野模块RFB进行改进,并在YOLOv5s头部检测网络前加入改进的RF-gnConv模块,以提高模型对各种复杂场景行人检测的适应力;最后,利用OTCBVS数据集对算法模型进行验证。结果显示：改进后的算法模型平均精度均值达到97.3%,检测速度为63帧/s,验证了改进算法对红外图像中行人检测的有效性。     

基于YOLOv3算法的室内临时障碍物检测方法改进

针对室内疏散引导员需要选择一条畅通路径的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3算法的室内临时障碍物检测方法,监控疏散通道中的实时状态.首先引入注意力机制同时缩减网络结构对YOLOv3算法中的特征提取网络进行改进,其次采用双向连接金字塔和适应性卷积检测方式对YOLOv3算法中的特征检测网络进行改进.实验结果表明,改进的Y...     

基于改进YOLOv5的番茄识别检测算法

为提升果园自动采摘机器人的工作效率,提高对番茄果实识别的准确率,提出了一种基于改进YOLOv5的番茄识别检测算法。该识别检测算法以YOLOv5算法为基础,改进了原算法中颈部网络的BottleneckCSP模块,通过增加批归一化层与SiLU激活函数提升了网络对目标深层语义信息的提取能力;采用轻量级通用上采样算子CARAFE扩大感受野,减少漏检并保持轻量化;结合轻量化注意力机制SimAM为网络提供三维的注意力权重,过滤掉冗余信息,提高模型的准确性和鲁棒性;用SIoU替换CIoU损失函数,有效减少冗余框的同时加快了预测框的收敛和回归。研究结果表明,改进后算法对番茄目标检测的平均精度均值达到96.5%,比原始算法提高3.4%,对小番茄及番茄被遮挡时的漏检率也有效降低,且满足实时要求。     

基于YOLOv2模型的道路目标检测改进算法

针对传统道路目标检测算法推荐窗口冗余、鲁棒性差、复杂度较高的问题,提出基于YOLOv2模型的道路目标检测改进算法。相较于传统的HOG+SVM目标检测算法,YOLO模型优势在于提升了检测速度及准确度,更适用于实时目标检测。比较YOLO V3 与 YOLO V2算法,前者在构造神经网络模型时复杂度较高,故最终选择YOLO V2算法。针对原算法中选取Anchor Boxes时所采用的K-MEANS算法造成的目标物体框冗余问题,以及原算法对于不规则物体以及遮挡物体检测效果较差等问题,提出基于YOLO V2模型的一种改进方法,将K-MEANS算法改进为一种DA-DBSCAN算法,通过动态调整参数的方式大大减少了锚点框冗余问题。实验表明,改进后的模型准确率达到96.76%,召回率达到96.73%,检测帧数达到37帧/s,能够满足实时性要求。     

视频中实时多人脸跟踪器系统

提出一种基于改进的Mean Shift算法的多人脸跟踪器.首先建立多个Mean Shift跟踪器对视频中的多个目标分别进行跟踪,针对多人脸跟踪过程中目标粘连、遮挡、个体对应以及目标更新等难题,提出最优排序法、目标消除法、多辅助信息和表决制策略等解决方案.引入卡尔曼滤波器预测目标的中心位置,减少目标丢失的可能性,提高算法的实时性.实验表明,该多人脸跟踪器可实时地实现多人脸跟踪,具有很强的鲁棒性.     

一种基于改进的混合高斯模型的运动目标检测算法

在计算机视觉应用中,复杂场景运动目标检测是视频监控、目标追踪的基础,也是智能视频监控领域的研究热点之一。针对现有运动目标检测算法中阴影干扰和参数初始化粗糙的问题,在混合高斯背景建模的基础上采用HSV颜色空间替换原有的RGB颜色模式,并提出一种结合K均值算法与EM算法的参数初始化方法。实验表明,该算法可以有效抑制场景中运动物体的阴影干扰,检测结果更加精确,对复杂场景下的运动目标有较好的检测效果。     

一种自适应背景更新方法及其在DM6437上的实现

实时背景更新是数字视频监控中进行运动目标检测的关键技术,与基于PC的监控系统不同,嵌入式系统资源有限,难以执行复杂算法。为此提出一种帧间差分和背景减除法相结合的新方法,通过引入备份帧,有效实现了监控系统的自适应背景更新,并在嵌入式处理器DM6437上实现。实验结果表明该方法可以自动检测物体进出所引起的背景变化并进行背景更新,更新速度快,能够满足实时监控系统目标检测的需要。     

基于形态学的红外小目标检测算法

在分析复杂天空背景下红外视频序列特征的基础上,针对红外小目标本身特性及红外序列低信噪比的问题,提出适合该环境的红外小目标检测算法.该滤波方法以形态学滤波理论为基础,首先采用均值滤波和Open ing-Tophat运算对红外视频序列进行预处理,然后运用基于均值和方差的统计分割方法提取图像中的运动目标,从而实现了红外小目标的检测.实验结果表明,所提出滤波方法具有良好的检测和分割效果,能够有效地改善跟踪精度.     

融合图像显著性的YOLOv3船舶目标检测算法研究

针对复杂水面环境下的船舶目标检测问题,运用融合图像显著性的YOLOv3船舶目标检测改进算法以提高检测能力。该算法基于Darknet-53网络模型,根据水上船舶特点,融合非极大值抑制算法Soft-NMS和显著性检测算法FT思想,进一步优化最终检测以达到更准确的效果。用Soft-NMS算法替换原有NMS算法,使得算法对小目标和重叠目标检测效果明显提升。融入FT算法对船舶图像局部细节作进一步细化,使得包围盒回归更加准确。在建立的数据集上进行训练与测试,实验结果表明,改进方法比原始方法准确率提高4%,达97%,检测速度提高10帧/s,达30帧/s,表明改进算法有效提高了船舶目标检测精度,且加快了检测速度。     

改进 SSD 的交通标志目标检测算法

以 Faster R-CNN 为代表的 two-stage 目标检测算法检测速度慢,而 one-stage 目标检测算法中的 SSD算法虽然检测速度快,但对交通标志类小目标的检测效果不佳。因此在 SSD 算法 VGG16 骨干网络上引入感受野块（RFB）结构,既提升检测速度又可在小目标检测上达到良好的检测精度。与此同时,为提高网络分类精度,在损失函数中加入中心损失。将 SSD 算法与改进的 SSD 算法在 VOC 数据集上进行训练,对比其性能可知,改进后算法 mPA 值达到 80.7%,相比 SSD300（VGG16）算法提高了 3.5%。该算法在 LISA traffic sign 数据集上训练,在迁移学习的基础上得到的 mPA 值为 78.4%,检测单张图像平均耗时为 20.5ms,可满足实时性要求。     

Coping with handover effects in video streaming over cellular networks

The 3rd generation partnership project (3GPP) has defined the protocols and codecs for implementing media streaming services over packet-switched 3G mobile networks. The specification is based on IETF RFCs on audio/video transport. It also adds new features to achieve better adaptation to the mobile network environment. In this paper, we propose an algorithm for handover detection and fast buffer refill that is based on the existing feedback and signaling mechanisms. The proposed algorithm refills the receiver buffer at a faster pace during a limited time frame after a hard handover is detected in order to achieve higher video quality.     

Distributed media cooperation for enhanced video communication

INTRODUCTION According to yearly statistics the demand for multimedia traffic over computer networks is con- stantly on the increase (Nielsen//NetRatings, http:// www.nielsen-netratings.com/). Therefore, it is inevi- table that situations where different media streams will need to share communication resources will be- come commonplace. In such cases, it would be of interest to optimize the overall performance of the network. In other words, resources should be allo- cated across the com…     

一种改进的MTCNN人脸检测算法

人脸检测主要运用于机场、火车站等人口密集场所。目前常用的人脸检测算法有MTCNN、YOLOV3、faster-RCNN、SSD等,但已有算法难以兼顾检测速度和检测准确性。 通过改进多任务级联卷积神经网络（MTCNN）人脸检测算法,将MTCNN、YOLOV3、faster-RCNN等3个模型进行整合,减少内存与显存之间的数据搬运;然后动态修改Minsize值,减少图像金字塔中图片生成数量,并根据图像相似度对输入图片进行不同处理以提高效率。改进后的MTCNN算法比传统MTCNN算法识别速度提高将近40%,且正确率达到97%,可更好满足现代社会对于人脸检测的应用需求。     

一种监控视频分段的方法

本文提出了一种针对监控视频序列的分段算法．即通过计算输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧运动量,来实时更新背景,按当前帧与实时背景帧的差异进行聚类,然后按照每帧图像的类别对该视频序列进行分段,并提供了计算每帧图像时间的算法,从而可以确定各段视频的起止时间,该算法可以为后续的各种视频挖掘算法提供前期的视频数据处理,方便后续的视频数据分析．