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公开(公告)号：CN111160190B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201911331883.3
申请日：2019-12-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/20
Abstract: 本发明公开面向车载行人检测的分类辅助核相关滤波跟踪方法。车载行人检测是循环执行过程，包括RoIs提取、RoIs跟踪和RoIs分类。分类辅助核相关滤波跟踪方法包括RoIs检测链和目标预测：RoIs检测链以数据结构形式存储RoIs，包括位置、宽高、分类状态、生命周期属性和核相关滤波属性；当前循环，基于RoIs检测链逐RoIs匹配输入帧RoIs，匹配成功，更新RoIs位置和宽高并提交RoIs分类，匹配失败，当且仅当RoIs分类状态为目标时提交目标预测，否则提交RoIs分类；目标预测根据核相关滤波跟踪输出的RoIs响应图计算当前RoIs的跟踪置信度，根据核相关滤波跟踪预测的RoIs计算RoIs位置置信度，跟踪置信度大于阈值且RoIs位置置信度不小于零更新当前RoIs位置并提交RoIs分类，否则当前RoIs提交RoIs分类。
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公开(公告)号：CN114373223A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111615969.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了联合静动态关节关系的3D姿态估计模型的构建方法。所述方法步骤如下：对公认的15个人体关节进行分组和分级；设计级联估计及多分支特征共享网络，构建人体静态关节关系模型；设计多分支注意力机制和单分支注意力机制，构建人体动态关节关系模型；融合人体静态关节关系模型和人体动态关节关系模型得到联合静动态关节关系的3D姿态估计模型，即二阶段3D姿态估计的第二阶段模型；设计姿态种群均衡和误差度量算法拓展Human3.6M训练集的姿态数据的多样性，训练二阶段3D姿态估计的第二阶段模型获取该模型参数。本发明能够有效缓解单张图像3D姿态估计面临的深度歧义问题，提高3D姿态估计模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113989754A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110746333.9
申请日：2021-07-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于特征提取与聚合的车载行人检测方法。所述方法包括以下步骤：输入单张图像，使用主干网络逐阶段提取图像的主干特征；提取尺度敏感特征：设计锚点步长调整策略实现自适应采样，构建多并联分支卷积块提取主干特征的多个尺度特征，通过与主干特征逐元素融合生成具备一致表征能力的尺度敏感特征；构建基于上下文增强的特征金字塔；使用区域推荐网络生成符合预设高宽比的RoIs；提取并优化RoIs特征；基于优化的RoIs特征使用检测子网络执行车载行人检测，输出分类置信度和位置坐标。本发明通过解决行人尺度变化问题，提高车载行人检测精度。
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公开(公告)号：CN111461217A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010247656.9
申请日：2020-03-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和上采样的航拍图像小目标检测方法。所述方法包括以下步骤：使用主干网络提取输入图像的特征集合；构造通道标准化模块，对特征的通道维度进行标准化；构造基于学习的上采样层，对特征进行分辨率上采样，得到分辨率统一的特征集合；对特征进行按通道分组的组归一化；对特征集合进行拼接，生成融合特征；对融合特征进行多次下采样，构造特征金字塔用于检测；使用头部检测网络分类和定位目标。本发明是一种用于目标检测训练和测试阶段的特征融合和特征上采样方法，能够显著提高航拍图像中小目标的检测精度，且仅少量增加计算开销。
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公开(公告)号：CN111461002A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010246545.6
申请日：2020-03-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向热成像行人检测的样本处理方法。所述方法包括以下步骤：对初始数据集划分训练集和测试集，训练初始主干网络，从初始训练集中依据尺寸和遮挡情况筛选获得标注行人样本集合，使用初始主干网络提取集合中样本特征；对行人特征聚类，生成行人样本的子类别标签；基于行人子类别标签统计行人类内分布，对行人子类别中少数类进行迭代增强，平衡行人样本的类内分布，生成平衡训练集；统计设计平衡损失函数，利用平衡训练集训练神经网络模型。本发明能够在不增加系统计算量的情况下优化行人检测数据集数据分布，提升所训练神经网络模型检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109993269A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910189248.X
申请日：2019-03-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开基于注意力机制的单张图像人群计数方法。所述方法包括对当前图像进行逐通道像素Z‑Score归一化；设计4+2+2网络提取图像纹理特征；设计编‑解码网络提取图像全局注意力特征；逐通道将纹理特征与全局注意力特征进行元素乘，生成融合特征；对融合特征进行1*1卷积运算生成人群密度图，对人群密度图进行积分获得计数结果。本方法设计的网络能够端到端地进行训练和测试，能够提高行人非均匀分布场景下的人群计数精度，在World Expo10数据集的5个测试场景中平均计数误差不大于3.28人。
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公开(公告)号：CN114373223B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202111615969.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了联合静动态关节关系的3D姿态估计模型的构建方法。所述方法步骤如下：对公认的15个人体关节进行分组和分级；设计级联估计及多分支特征共享网络，构建人体静态关节关系模型；设计多分支注意力机制和单分支注意力机制，构建人体动态关节关系模型；融合人体静态关节关系模型和人体动态关节关系模型得到联合静动态关节关系的3D姿态估计模型，即二阶段3D姿态估计的第二阶段模型；设计姿态种群均衡和误差度量算法拓展Human3.6M训练集的姿态数据的多样性，训练二阶段3D姿态估计的第二阶段模型获取该模型参数。本发明能够有效缓解单张图像3D姿态估计面临的深度歧义问题，提高3D姿态估计模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109784216B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201811620500.X
申请日：2018-12-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开基于概率图的车载热成像行人检测RoIs提取方法，包括：图像预处理：估计图像像素灰度值阈值P，根据P值获得凸‑凹形曲线对，获得凸‑凹形曲线对集合；从凸‑凹形曲线对集合中选择凸‑凹形曲线对映射操作当前图像；概率图获取：对当前图像进行图像灰度强度计算和图像显著性计算获得两个前景像素概率矩阵，通过哈达玛积运算生成概率图矩阵；RoIs生成：统计已标注数据集的行人分布以估计图像的地平线范围，裁减当前图像地平线范围进而采集RoIs种子点，由种子点位置和训练的RoIs高度估计模型获取初始，RoIs迭代优化确定当前图像的RoIs。本方法能够有效解决由于背景粘连，断裂等现象造成的RoIs定位失准问题。
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公开(公告)号：CN111368704B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010132889.4
申请日：2020-02-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了基于头部特征点的车载热成像行人检测RoIs提取方法。所述方法包括：逐帧逐行人提取训练数据已标注行人的头部中心点，按95％置信度逐帧统计训练数据行人头部中心点获取帧头部区域；逐帧提训练数据行人头部特征点，定义并训练头部特征点RoIs模型；利用帧头部区域裁减出当前图像帧，然后计算得到当前图像帧的双阈值分割二值图，两者合并获得当前帧头部特征点区域；采样并筛选当前帧头部特征点区域获得当前帧头部特征点；利用训练完的头部特征点RoIs模型计算获得当前帧头部特征点RoIs并与当前帧双阈值分割RoIs合并生成当前帧RoIs；度量和调整当前帧RoIs。本发明能够有效避免由于遮挡、分割粘连、分割断裂等因素导致的RoIs丢失，提高行人检测性能。
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公开(公告)号：CN113312995B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202110542621.2
申请日：2021-05-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于中轴线的无锚点车载行人检测方法。所述方法包括以下步骤：利用ResNet‑50网络提取车载图像特征并实施多次上采样和横向连接操作，构建特征金字塔；监督定位网络对特征金字塔每一层依次采样，获取特征采样点集合；对特征采样点集合进行分类，获得行人特征，根据行人中轴线的表达式由行人特征采样点的位置初步定位行人中轴线；设计可变形卷积，使其初始采样范围比例与行人宽高比例对齐，并调整行人特征采样点位置，获得校正后的行人特征，再由校正后的行人特征采样点位置精准定位行人中轴线；将精准行人中轴线转换至行人外接矩形，定位车载图像中的行人。本发明计算开销较小，车载行人检测鲁棒性较强。
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