一種復(fù)雜交通環(huán)境下基于監(jiān)控視頻的交通參與者檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210223809.5 申請日 -
公開（公告）號 CN114694091A 公開（公告）日 2022-07-01
申請公布號 CN114694091A 申請公布日 2022-07-01
分類號 G06V20/52（2022.01）I;G06V20/40（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 王晨;黃培;周威 申請（專利權(quán)）人 東南大學(xué)
代理機(jī)構(gòu) 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 代理人 -
地址 210096江蘇省南京市玄武區(qū)四牌樓2號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種復(fù)雜交通環(huán)境下基于監(jiān)控視頻的交通參與者檢測方法?？紤]到復(fù)雜交通場景中因交通參與者類型豐富且遮擋情況嚴(yán)重而導(dǎo)致存在各式各樣的小目標(biāo)，本發(fā)明基于深度目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)YOLO V5，創(chuàng)新地設(shè)計(jì)了超分辨率特征提取模塊，以保留小目標(biāo)更豐富的外觀特征。為了更好地訓(xùn)練所提出的超分辨率特征提取模塊，進(jìn)一步提出了知識(shí)蒸餾訓(xùn)練方法，指導(dǎo)檢測模型以較小分辨率圖片為輸入的性能匹配其以較大分辨率圖片為輸入的感知性能，既緩解了因直接利用較大分辨率為輸入而帶來的計(jì)算負(fù)擔(dān)，也獲得了匹配較大分辨率為輸入時(shí)的感知性能。提出方法有效提升了復(fù)雜交通環(huán)境下交通參與者的檢測精度，有望被應(yīng)用到實(shí)際交通監(jiān)控場景中。