仪器仪表学报

作者：石 欣，卢 灏，秦鹏杰，冷正立

单位：石 欣,1.重庆大学自动化学院,,卢 灏,1.重庆大学自动化学院,,秦鹏杰,1.重庆大学自动化学院,,冷正立,1.重庆大学自动化学院,

关键词：行人小目标;特征增强;特征自适应融合;引力模型;目标检测

基金：国家自然科学基金联合基金项目（U1813216）资助

远距离行人小目标成像像素少、缺乏纹理信息,深度卷积神经网络难以提取小目标细粒度特征,难以准确识别与检测。本文提出一种远距离行人小目标检测方法。首先,在YOLOv4的基础上引入浅层特征改进特征金字塔,提取行人小目标细粒度特征,提出引力模型特征自适应融合方法,增加多层次语义信息之间的关联度,防止小目标特征信息流失。然后,采用增强型超分辨率生成对抗网络增加行人小目标特征数量,提高行人小目标检测准确率。最后,选取图像像素中占比范围为0.004%~0.026%的行人小目标建立试验数据集,通过与FasterRCNN、ION、YOLOv4对比实验验证。结果表明,本文方法mAP0.5提高了25.2%、26.3%、11.9%,FPS达到24,研究成果在远距离安防监测监控领域具有重要应用价值。

来源：2022年第5期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

查看仪器仪表学报杂志2022年第5期