一种基于多尺度融合卷积神经网络的人群计数方法

人群间的相互遮挡和多变的空间尺度是基于单幅图像人群计数算法面临的主要挑战.近年来,基于深度学习的人群计数算法在该问题上取得了显著的成效,然而越来越深的网络结构给模型的训练和应用带来了困难.为了解决上述问题,提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络(multi-scale fusion convolution neural ...     

面向人群计数的对偶卷积神经网络

基于卷积神经网络(CNN)人群计数方法的核心是如何构建能将人群图有效映射为密度图的CNN模型,进而从密度图准确地估计出人群数量.传统构建CNN的方法只考虑了人群图到密度图的映射,并未考虑密度图到人群图的映射,以及该映射对模型性能的影响.为了解决以上问题,提出一种基于卷积神经网络的对偶模型(Dual Convolutio...     

编码-解码多尺度卷积神经网络人群计数方法

针对基于多列卷积神经网络的人群计数方法存在的多尺度特征信息丢失、融合不佳以及密度图质量不高等问题,提出了一种编码-解码结构的多尺度卷积神经网络人群计数方法。编码器采用多列卷积捕获多尺度特征,通过空洞空间金字塔池化扩大感受野并减少参数量,保留尺度特征和图像的上下文信息;解码器对编码器输出进行上采样,实现高层语义信息和编码器前端低层特征信息有效融合,从而提升了密度图的输出质量。为增强网络对计数的敏感性,在以往像素空间损失的基础上考虑了计数误差,提出了一种新型损失函数。采用Shanghai Tech、Mall以及自建数据集进行了对比实验,结果表明:与之前最优方法相比,所提方法在Shanghai Tech数据集Part_A部分的平均绝对误差和均方误差分别降低了8.3%和21.3%,Part_B部分分别降低了12.9%和12.0%,Mall数据集分别降低了15.1%和23.8%,自建数据集分别降低了13.5%和7.1%;在不同人群场景下,所提方法的人群计数准确性和鲁棒性均优于其他对比方法的。     

基于空洞卷积的人体实例分割算法

针对人体实例分割任务中存在着姿态多样和背景复杂的问题,提出了一种高精度的实例分割算法.利用Mask R-CNN算法特征融合过程中的细节信息,改善人体分割任务中边缘分割不精确的问题,提高人体分割精度.改进了特征金字塔的特征融合过程,将原有自顶向下的路径改为自底向上,以保留浅层特征图中更多的空间位置信息,并且在特征融合过程...     

基于空洞卷积和特征融合的单阶段目标检测算法

针对SSD多尺度目标检测过程中存在的目标漏检和错检问题,提出了一种融入多维空洞卷积和多尺度特征融合的目标检测算法。在卷积神经网络输出的多尺度特征中,浅层具有更多的细节信息,深层具有更多的语义信息,根据这一特点,对浅层网络采用了3种多维空洞卷积的浅层特征增强模块,获得具有语义信息的特征图,将增强后的特征图进行下采样,融合不同层的特征;同时在深层网络引入通道注意力模块,对通道进行权重分配,抑制无用信息,提高目标的检测性能。研究结果表明：该算法在PASCAL VOC数据集上检测精度为79.7%,比SSD算法提高了2.4%;在KITTI数据集上检测精度为68.5%,比SSD算法提高了5.1%,检测速度达到了实时性的要求,有效地改善了目标的漏检和错检。     

基于混合空洞卷积网络的多鉴别器图像修复

为了有效解决大面积语义信息缺失、孔洞区域大小及形状不规则、图像背景复杂时修复结果出现边缘模糊、伪影或修复失真等缺陷,提出了一种基于混合空洞卷积网络的多鉴别器图像修复算法.首先,将待修复图像输入一个基于混合空洞卷积层的模糊卷积网络,以重构损失为标准,进行粗修复.然后,将粗修复结果输入双平行卷积网络,该网络包含混合空洞卷积...     

融合注意力空洞卷积和Transformer的矿石图像分割

在金矿研磨过程中,矿石粒度大小对后期黄金冶炼起着至关重要的作用,是一个不可忽略的关键参数。为解决图像分割中多数矿石表面不规则、棱角多,粘连等问题,通过结合注意力与多尺度空洞卷积的Vit Transformer模型研究了矿石图像分割。首先使用ResNet34作为下采样主干,增强对金矿石的特征提取能力;其次采用Transformer模块解决长距离依赖问题,融合复合通道注意力空洞模块提升网络对金矿石边缘特征的提取能力,提高了网络的抗干扰能力并扩大感受野。实验结果表明：本文算法准确率达到95.84%,Dice系数达到94.69%,交并比(IoU)达到90.39%,错误率低至7.83%。与其他算法对比,本文方法精度、Dice系数、IoU更高,可以较好地完成矿石图像分割任务。     

基于背景辅助的高效人群计数多任务学习网络

在人群计数领域中,复杂背景干扰一直是一个具有挑战性的问题.现有研究通过引入注意力机制等方式弱化背景噪声对计数的影响.但是,随着研究的深入,人群计数网络规模不断扩大,影响了计算效率和实时应用.为了解决复杂背景问题并提高计数效率,该文提出了一个基于背景辅助的高效人群计数多任务学习网络(BAMTLNet).与现有网络不同,为了减少网络的参数量,只采用了VGG-16的前7层作为前端网络.在后端网络中,为了解决复杂背景问题,我们使用了两个高度相关的人群任务：(1)生成估计密度图主任务,采用3个普通卷积层生成密度图,通过积分获得单张图片的人数.(2)复杂背景分割辅助任务,采用3个特定的膨胀卷积层生成图片的背景分割图.两个任务直接连接在前端网络后,没有相互交叉.我们还设计了背景辅助多任务损失函数,通过硬参数共享的方式优化前端网络参数,向主任务传递复杂背景的高级语义信息并优化网络.该端到端人群计数多任务学习网络仅有10层卷积层,参数量小,实现了网络轻量化.在3个人群计数基准数据集上进行了实验,获得了令人满意的结果.     

基于通道注意力与空洞卷积的胸片肺气肿检测算法

胸片中的肺气肿检测算法在临床辅助诊断中具有重要研究意义.针对已有算法缺乏特征通道筛选能力,特征图感受野较小易受局部组织噪声干扰,以及难易样本不均衡等问题,提出了一种基于通道注意力与空洞卷积的胸片肺气肿检测算法EDACD.首先,利用通道注意力模块构建了具有通道选择能力的特征提取网络SE-ResNet及特征金子塔网络SE-...     

基于卷积神经网络的监控视频人数统计算法

监控视频中人数统计是现代安防的重要任务之一,具有较高的研究意义和应用价值.虽然近年来取得较大的进展,但仍无法很好地解决监控场景人数统计精度、高清图像耗时问题.为此,作者提出一种基于卷积神经网络与岭回归联合的人数统计方法.通过卷积神经网络回归图像中人头中心点获得人群密度分布特征图,然后使用岭回归模型分析人群密度分布特征图得到该帧图像对应的人数.作者提出的算法通过在多组视频图像上进行了测试,并与经典算法做了比较.实验结果验证了作者方法的有效性.     

基于卷积神经网络的人流量统计

在密集场景中,人流量统计往往因无法可靠地检测行人而使得统计精度不高.针对这一问题,在利用卷积神经网络技术基础上,采用基于头部检测的方法进行人流量统计.该方法采用级联的Adaboost检测器对人头目标进行初步筛选,再用迁移学习技术训练卷积神经网络,并用由卷积神经网络和支持向量机构成的人头分类器模型对初步筛选得到的人头目标进行精细识别,提高检测精度率,利用航迹关联对人头目标进行跟踪统计.实验结果表明,该方法能准确快速地定位到单个行人并具有较高的统计精度.     

基于深度卷积神经网络和深度视频的人体行为识别

传统人体行为识别基于人工设计特征方法涉及的环节多,具有时间开销大,算法难以整体调优的缺点。以深度视频为研究对象,构建了3维卷积深度神经网络自动学习人体行为的时空特征,使用Softmax分类器进行人体行为的分类识别。实验结果表明,提出的方法能够有效提取人体行为的潜在特征,不但在MSR-Action3D数据集上能够获得与当前最好方法一致的识别效果,在UTKinect-Action3D数据集也能够获得与基准项目相当的识别效果。本方法的优势是不需要人工提取特征,特征提取和分类识别构成一个端到端的完整闭环系统,方法更加简单。同时,研究方法也验证了深度卷积神经网络模型具有良好的泛化性能,使用MSR-Action3D数据集训练的模型直接应用于UTKinect-Action3D数据集上行为的分类识别,同样获得了良好的识别效果。     

基于卷积神经网络的交通标志识别方法

针对卷积神经网络(CNN)在交通标志识别过程中出现的梯度弥散而引起的识别率低的问题,给出了基于改进CNN结构的交通标志识别方法.实验结果表明:该方法能够有效提高识别精度,防止梯度弥散.     

基于流水线架构的卷积神经网络FPGA实现

卷积神经网络（CNN）已被广泛用于图像处理领域,且通常在CPU和GPU平台上进行计算,然而在CNN推理阶段存在CPU计算速度慢和GPU功耗高的问题。鉴于现场可编程门阵列（field programmable gate array,FPGA）能够实现计算速度和功耗的平衡,针对当前在卷积结构设计、流水线设计、存储优化方面存在的问题,设计了基于FPGA的卷积神经网络并行加速结构。首先将图像数据和权值数据定点化为16 bit定点数,一定程度上减少了乘加运算的复杂性;然后根据卷积计算的并行特性,设计了一种高并行流水线卷积运算电路,提高了卷积运算性能,同时也对与片外存储进行数据交互的流水线存储结构进行了优化,以减少数据传输的时间消耗。实验结果表明,整体加速器在ImageNet数据集上的识别率达到94.6%,与近年来相关领域的报道结果相比,本文在计算性能方面有一定的优势。     

一种基于Web宽带网络计费系统的集成设计

针对现有宽带网络的计费方法,用系统集成的思想设计了一种基于Web宽带网络安全计费系统该系统从服务质量的角度,将计费管理、有效服务和安全等功能有机地集成于一体,使因特网服务提供商能为宽带网络用户提供高质量、高效益和灵活的付费信息服务。     

物理层网络编码与卷积信道编码相融合的无线通信方案

信号不同步是物理层网络编码研究中的热点,为了提高系统的信道容量和鲁棒性,针对异步通信条件下误码率高的难题,提出一种物理层网络编码与卷积信道编码相融合的无线通信方案.首先将置信传播算法引入到中继节点编码中,然后将信道译码和物理层网络编码联合起来,减少异步通信带来的不利影响,最后采用仿真实验测试其有效性和优越性.仿真实验结果表明,相对于其它编码方案,物理层网络编码与卷积信道编码方案不仅降低了数据传输的误码率,提高了系统通信的可靠性和信息传输速率,而且增强了系统对相位偏移和符号偏移的鲁棒性,具有更高的实际应用价值.