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一种基于特征增强与DS理论的多光谱人员检测方法 

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申请/专利权人:西安科技大学;聚合通信集团有限公司

摘要:本发明涉及图像识别技术领域,公开了一种基于特征增强与DS理论的多光谱人员检测方法,方法包括:构建改进的多光谱人员检测模型,输入一对可见光图像和红外图像,得到特征增强后的可见光图像和红外图像;根据特征增强后的图像得到融合感兴趣区域以及感兴趣区域特征对,通过狄利克雷分布函数模块,得到每个分支输出的融合感兴趣区域属于每个分类的概率值及不确定性的概率值;通过D‑S证据理论算法模块,得到融合感兴趣区域属于每个分类的最终概率值及不确定性的最终概率值,进而确定融合感兴趣区域的人员检测结果。本发明能够提升多种模态的特征表示的准确性和融合效果,减少模态损坏带来的影响,提高检测结果的可靠性和鲁棒性。

主权项:1.一种基于特征增强与DS理论的多光谱人员检测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、构建改进的多光谱人员检测模型:构建多光谱人员检测模型,所述多光谱人员检测模型包括可见光分支、红外分支和伪模态分支,在所述可见光分支的特征提取层和所述红外分支的特征提取层之间嵌入多尺度跨模态同质特征增强网络模块,在可见光分支、红外分支和伪模态分支之后分别插入狄利克雷分布函数模块,在狄利克雷分布函数模块之后加入D-S证据理论算法模块,构建改进的多光谱人员检测模型;S2、将一对可见光图像和红外图像分别输入所述改进的多光谱人员检测模型的可见光分支和红外分支,经过不同尺度的特征提取层进行特征增强,得到特征增强后的可见光图像和特征增强后的红外图像;S3、通过区域建议网络分别预测所述特征增强后的可见光图像和特征增强后的红外图像的感兴趣区域,得到融合感兴趣区域ROISoi,通过感兴趣区域池化法提取每个所述融合感兴趣区域ROISoi对应的感兴趣区域特征对ROIi;S4、将所述感兴趣区域特征对ROIi分别输入可见光分支、红外分支和伪模态分支的狄利克雷分布函数模块,得到每个分支的狄利克雷分布函数模块输出的所述融合感兴趣区域属于每个分类的概率值及不确定性的概率值;其中,分类包括行人和非行人;S4具体包括如下步骤:S41、将所述感兴趣区域特征对ROIi分别输入可见光分支、红外分支和伪模态分支的狄利克雷分布函数模块,分别得到狄利克雷参数;其中,狄利克雷参数α=[α1,α2,...,αk],k=1,2,...,K,K表示分类的总数;S42、引入主观逻辑,根据所述狄利克雷参数得到相应的证据向量;根据主观逻辑,对于K分类问题,证据向量e=[e1,e2,...,ek],其中,证据向量大于等于0;根据主观逻辑构建证据向量和狄利克雷参数的对应关系:;S43、根据所述证据向量,计算所述融合感兴趣区域属于每个分类的概率值及不确定性的概率值;其中,根据证据向量,主观逻辑将融合感兴趣区域属于每个分类的概率值b及不确定性的概率值u定义为: ; ;其中,K表示分类问题中的类别总数,S表示Dirichlet分布强度;S5、将每个分支的狄利克雷分布函数模块输出的所述融合感兴趣区域属于每个分类的概率值及不确定性的概率值,输入所述D-S证据理论算法模块,进行多分支融合,得到所述融合感兴趣区域属于每个分类的最终概率值及不确定性的最终概率值,根据所述融合感兴趣区域属于每个分类的最终概率值及不确定性的最终概率值确定对于所述融合感兴趣区域的人员检测结果;其中,进行多分支融合的计算公式如下: ;其中,Ffusion表示融合后的融合感兴趣区域的最终置信函数,Fc、Ft、Fp分别表示可见光分支输出的融合感兴趣区域的置信函数、红外分支输出的融合感兴趣区域的置信函数、伪模态分支输出的融合感兴趣区域的置信函数;其中,将两个不同分支进行联合时,得到联合概率质量函数的表达式如下: ;其中,Fjoint表示两个不同分支联合得到的联合概率质量函数,bjoint表示联合后的融合感兴趣区域属于每个分类的概率值,ujoint表示联合后的融合感兴趣区域的不确定性的概率值,bjoint和ujoint根据计算得到,其中,Fv1表示第一分支的融合感兴趣区域的置信度函数,Fv2表示第二分支的融合感兴趣区域的置信度函数,具体计算公式如下: ; ;其中,bjointk表示bjoint中的第k个元素,k表示置信度函数中具体的元素索引,bv1k、bv2k分别表示第一分支输出的、第二分支输出的置信度函数中第k个元素的置信度,uv1、uv2分别表示第一分支输出的、第二分支输出的置信度函数中的不确定性,C表示冲突度量,用于归一化,其中,m表示bv1中的第m个元素的元素索引,n表示bv2中的第n个元素的元素索引。

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