基于差分筛选的YOLOv2监控视频目标检测方法

• 作者: 张旭 李建胜 李朋月 程相博 郝向阳
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 目标检测 多目标跟踪 监控视频 可变型部件模型 深度神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 616-621
• 页数: 6页
• 分类号: P209
• 字数: 4501字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2018.06.013

摘要

监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要.提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成.利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较.结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.3046,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建胜		42	419	10.0	19.0
2	郝向阳		54	423	11.0	18.0
3	张旭		8	11	2.0	3.0
4	李朋月		5	2	1.0	1.0
5	程相博		5	9	1.0	3.0