基于递归神经网络的视频多目标检测技术

• 作者: 华夏 王东 王新晴 邵发明 马昭烨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 机器视觉 深度学习 递归神经网络 卡尔曼滤波 视频多目标检测 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 615-620
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0567

摘要

针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架难以实现在低功耗移动和嵌入式设备上实时进行视频目标检测的问题,改进了基于深度学习的目标检测框架SSD,提出一种改进的多目标检测框架LSTM-SSD,将其专用于交通场景视频多目标检测.将单图像检测框架与递归神经网络-LSTM网络相结合,形成交织循环卷积结构,通过采用一种Bottleneck-LSTM层提炼传播帧间的特征映射实现了网络帧级信息的时序关联,极大降低了网络计算成本;将时间感知信息与改进的动态卡尔曼滤波算法结合起来,实现了对视频中受光照变化、大面积遮挡等强干扰影响目标的追踪识别.实验表明,改进后的LSTM-SSD在应对多目标、杂乱背景、光照变化、模糊、大面积遮挡等检测难度较大的情况时,均能获得较好的效果,相比于其他基于深度学习的目标检测框架,各类目标识别的平均准确率提高了5％ ～16％,平均准确率均值提高了约4％ ～10％,多目标检测率提高了4％ ～19％,检测帧率达到43 fps,基本满足实时性的要求.其实现了算法精度与运行速率的平衡,取得了较好的检测识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东		7	5	2.0	2.0
5	王新晴		6	8	2.0	2.0
6	邵发明		6	5	2.0	2.0
7	华夏		4	2	1.0	1.0
8	马昭烨		3	2	1.0	1.0