一种复杂场景的显著区域检测方法.pdf
书生****瑞梦
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
一种复杂场景的显著区域检测方法.pdf
本发明属于计算机视觉技术领域,公开了一种复杂场景的显著区域检测方法。本发明的方法具体包括:对输入图像进行小波变换;建立多尺度图像;特征提取;特征叠加。本发明基于人类大脑视觉信息处理机制,在现有的Itti模型基础上提出了一种复杂场景的显著区域检测方法。本发明的方法通过利用离散小波变换将图像信息分解分为高频成分矩阵和低频成分矩阵,然后建立多尺度图像,再从中提取强度特征金字塔以及方向特征金字塔,最后整合成为一幅显著图。由于考虑了图像的细节信息,较好的提高了细节检测的效果,并且检测效果与人眼的观测结果相一致,更加
一种复杂场景的物体轮廓检测方法.pdf
本发明公开了一种复杂场景的物体轮廓检测方法。本发明采用一组不同朝向的Gabor滤波器对输入图像进行滤波处理,得到各个朝向下的朝向信息分布图像,并根据各个朝向下的朝向信息分布图像计算各个像素的朝向显著性系数,并将输入图像划分为朝向显著区域和非朝向显著区域,不同特征的纹理条件下使用不同的抑制方式,对于朝向显著的区域,采用各向异性抑制方法来抑制背景信息,对于非朝向显著的区域,采用各向同性抑制处理来抑制背景信息。最终得到抑制后的轮廓图像,经二值化处理即得到目标轮廓图像。本发明的检测方法具有根据外界输入的局部朝向信
一种复杂场景下的物品安全检测方法.pdf
本发明公开了一种复杂场景下的物品安全检测方法,包括以下步骤:1)在某段时间间隔内,将视频的第一帧图像和第二帧图像作为初始背景图像和当前背景图像,将第三帧图像与初始背景图像和当前背景图像进行求差计算获得第一运动目标;2)对初始背景图像和当前背景图像进行更新,更新后与第四帧图像进行求差计算获得第二运动目标,以此类推…直至获得该段时间内第N帧图像中的第N运动目标;3)在第N运动目标所在图像中提取静态运动目标;4)判断静态运动目标为滞留物或偷窃物并报警。该方法能够克服在许多监控场景中,相对于初始背景会产生许多进入
一种复杂背景场景中运动目标检测方法.pdf
在对图像进行运动目标检测时,背景越复杂,检测难度越高,获得的检测结果准确性越低,本发明提出一种复杂背景场景中运动目标检测方法,该方法使用自适应高斯混合模型对视频帧图像进行检测,获得包含前景目标和大量噪声的检测图像;再通过训练BP神经网络,采用训练好的BP神经网络对检测图像的各个部分进行判别,排除非前景目标区域;最后采用中值滤波方法对保留的前景目标区域中的孤立噪声点进行进一步修正,获得最后的检测图像。本发明提出的方法可以获得获准确度高、噪声小、边缘明确的前景目标,同时具有鲁棒性高、训练速度快等特点。
一种复杂场景下的安全帽佩戴检测方法.pdf
本发明公开了一种基于多尺度特征的安全帽佩戴检测方法,该方法包含:在YOLOv5网络骨干部分引入注意力机制,减少网络中有效信息在传递中的损失;在YOLOv5网络颈部和头部增加第四个检测尺度104×104,增强对小目标的检测能力;在大型数据集上对CSPDarkNet53模型进行预训练后,迁移学习其特征提取能力至安全帽佩戴检测模型,缓解数据集不充足的问题;根据安全帽佩戴检测框推断人体边界框,提取未佩戴安全帽人员的骨架关键点,设计步态识别模块,识别未佩戴安全帽人员身份;本发明在复杂场景下利用多尺度特征提高了安