多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测.docx

多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测
目录
一、内容综述................................................2
1.研究背景与意义........................................3
1.1行人翻越护栏现象及其危害...........................4
1.2研究目的与意义.....................................4
2.国内外研究现状........................................5
2.1行人检测技术研究现状...............................6
2.2护栏翻越行为检测研究现状...........................7
二、相关技术基础............................................8
1.计算机视觉技术.......................................10
1.1图像预处理技术....................................12
1.2目标检测与识别技术................................12
1.3图像特征提取技术..................................13
2.深度学习技术.........................................15
2.1神经网络基础......................................16
2.2卷积神经网络......................................17
2.3深度学习模型选择与应用............................18
三、多尺度特征融合方法.....................................19
1.特征融合概述.........................................21
1.1特征融合的意义....................................22
1.2特征融合的方法分类................................23
2.多尺度特征提取.......................................24
2.1不同尺度下的特征描述..............................25
2.2多尺度特征提取方法................................27
3.特征融合策略及优化...................................28
3.1特征融合策略设计..................................29
3.2特征融合优化方法..................................30
四、行人翻越护栏检测系统设计...............................31
1.系统架构设计.........................................32
1.1数据采集模块......................................34
1.2数据处理模块......................................34
1.3检测识别模块......................................36
1.4结果输出模块......................................36
2.翻越护栏行为检测算法实现.............................37
2.1算法流程设计......................................39
2.2关键参数设置与优化................................40
五、多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测实验与分析.........41
一、内容综述
“多尺度特征融合增强的行人翻越护栏检测”是一篇专注于计算机视觉领域行人行为识别技术的文档。该文档主要探讨如何通过融合多尺度特征，实现对行人翻越护栏行为的准确检测。随着城市化进程的加快，行人安全问题日益突出，对行人行为的精准识别成为了一种迫切的需求。翻越护栏作为行人行为的一种，具有潜在的危险性，对其进行准确检测具有重要的现实意义。
本文首先概述了行人翻越护栏检测的背景和重要性，随着智能监控技术的发展，计算机视觉技术在行人行为识别方