【摘 要】
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目的为研究多场景下的行人检测,提出一种视觉注意机制下基于语义特征的行人检测方法。方法首先,在初级视觉特征基础上,结合行人肤色的语义特征,通过将自下而上的数据驱动型视
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院; 南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室; 南京航空航天大学理学院; 中国民航大学中国民航信息技术科研基地;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(1008-GAA14033);中国民航总局科技基金项目(1004-14000202);中国民航信息技术科研基地开放基金项目(1004-ZBA12016);南京航空航天大学理工融合项目(1008-56XZA15009)~~
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目的为研究多场景下的行人检测,提出一种视觉注意机制下基于语义特征的行人检测方法。方法首先,在初级视觉特征基础上,结合行人肤色的语义特征,通过将自下而上的数据驱动型视觉注意与自上而下的任务驱动型视觉注意有机结合,建立空域静态视觉注意模型;然后,结合运动信息的语义特征,采用运动矢量熵值计算运动显著性,建立时域动态视觉注意模型;在此基础上,以特征权重融合的方式,构建时空域融合的视觉注意模型,由此得到视觉显著图,并通过视觉注意焦点的选择完成行人检测。结果选用标准库和实拍视频,在Matlab R2012a平台上,进行实验验证。与其他视觉注意模型进行对比仿真,本文方法具有良好的行人检测效果,在实验视频上的行人检测正确率达93%。结论本文方法在不同的场景下具有良好的鲁棒性能,能够用于提高现有视频监控系统的智能化性能。
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