显著性背景感知的多尺度红外行人检测方法

• 作者: 付强 王春平 赵斌
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 红外行人检测 超大视场 卷积神经网络 背景感知 多尺度
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2524-2532
• 页数: 9页
• 分类号: TN215
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT190761

摘要

超大视场(U-FOV)红外成像系统探测范围大、不受光照限制,但存在尺度多样、小目标丰富的特点.为此该文提出一种具备背景 感知能力的多尺度红外行人检测方法,在提高小目标检测性能的同时,减少冗余计算.首先,构建了4尺度的特征金字塔网络分别独立预测目标,补充高分辨率细节特征.其次,在特征金字塔结构的横向连接中融入注意力模块,产生显著性特征,抑制不相关区域的特征响应、突出图像局部目标特征.最后,在显著性系数的基础上构建了锚框掩膜生成子网络,约束锚框位置,排除平坦背景 ,提高处理效率.实验结果表明,显著性生成子网络仅增加5.94％的处理时间,具备轻量特性;超大视场(U-FOV)红外行人数据集上的识别准确率达到了93.20％,比YOLOv3高了26.49％;锚框约束策略能节约处理时间18.05％.重构模型具有轻量性和高准确性,适合于检测超大视场中的多尺度红外目标.