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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于频域特征增强的车辆黑烟检测方法。该方法首先利用RGB特征提取网络E提取黑烟检测图片的基础特征；再将黑烟检测图片转换到YCbCr色彩空间并使用分块二维离散余弦变换DCT‑2D方法初步提取频域信息，然后将频域信息送入频域特征提取网络M，使用自注意力机制增强有利于分辨黑烟目标的频域部分并使用卷积神经网络进一步提取高感受野、高语义的频域特征；最终使用特征聚合网络融合基础特征与频域特征作为增强后的特征，用于后续的黑烟分类和定位，以及整张图片是否包含黑烟的判定。该方法可嵌入基于单帧图像或连续多帧视频的车辆黑烟检测方法并削弱路面、阴影等与黑烟易混淆目标以提高黑烟检测性能。
主权项：1.一种基于频域特征增强的车辆黑烟检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1将在道路收集的车辆行驶视频拆分为一系列单帧图片集合，并对有黑烟图片标注黑烟包围框；2若使用单帧图片目标检测网络，则从图片集合中随机选择一张目标图片I，输入RGB特征提取网络E提取基础特征Frgb；若使用多帧视频目标检测网络，则从图片集合中随机选择一张目标图片I与相邻的若干张图片Iref，输入RGB特征提取网络E提取基础特征Frgb；3将步骤2选择的目标图片I从RGB色彩空间转换为YCbCr色彩空间，使用分块二维离散余弦变换DCT-2D获得频域信息Ff；再将频域信息Ff输入到频域特征提取网络M，使用频率维度和空间维度的自注意力方法对有助于区分黑烟的特征进行增强，并进一步使用卷积神经网络提取高感受野、高语义的频域特征Ffreq；4将步骤2得到的基础特征Frgb和步骤3得到的频域特征Ffreq输入特征聚合网络A，先对两种特征进行通道拼接再使用空间注意力机制和通道注意力机制进行增强，然后使用投影模块对增强后的特征进行融合，获得最终的融合特征Fagg；5将融合特征Fagg输入黑烟检测头H获得黑烟的包围框预测结果B和类别置信度C；根据包围框和类别真值计算损失对整个网络进行优化；若优化后的网络输出的黑烟类别置信度C的最大值超过设定阈值Cth便认为该张图片中存在黑烟目标并输出黑烟的包围框坐标和类别置信度，否则认为该张图片中没有黑烟。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于频域特征增强的车辆黑烟检测方法
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