基于多层特征图融合的SSD目标检测算法

    公开(公告)号:CN110188802A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910393189.8

    申请日:2019-05-13

    Abstract: 本发明公开了计算机视觉领域内的一种基于多层特征图融合的SSD目标检测算法,包括以下具体步骤:对图像进行预处理,将图像大小缩放成网络能够进行检测的尺寸;选取网络Darknet53对图像进行特征提取;在网络Darknet53的后面额外增加三个卷积层,融合Darknet53中后三层卷积层及增加的三层卷积层所产生的六层特征图;将该融合的特征图使用卷积进行下采样操作,产生金字塔特征层次结构;将网络Darknet53的后两层及额外增加三个卷积层产生的五层特征图进行上采样操作,然后与金字塔特征层次结构中尺寸对应的特征图进行融合;在这六层融合后的特征图上使用一系列卷积产生最终的检测结果,本发明极大的改善了目标检测的能力,可用于图像处理中。

    一种基于主从摄像机的学生跟踪定位方法

    公开(公告)号:CN104574359A

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201410610741.1

    申请日:2014-11-03

    CPC classification number: G06T7/215 G06T7/80 H04N7/181

    Abstract: 本发明公开了一种基于主从摄像机的学生跟踪定位方法,该方法不影响课堂的正常教学,对光线等外界环境的变化适应性较强,并且能够处理有两名学生站起的情况。该方法使用两个从摄像机和一个带云台装置的主摄像机。从摄像机可自动或手动生成感兴趣区域,使用背景差分法检测有无学生进入或离开感兴趣区域,且向主摄像机发送检测结果;主摄像机根据从摄像机传递过来的信息判断站起的学生数目,并根据站起的学生数目选择全景录制模式或定位录制模式,其中定位录制模式中使用帧间差分法检测所有运动目标的轮廓,判断轮廓中心点最高的目标为站起的学生,并根据其坐标和面积驱动主摄像机完成转动和缩放,实现对学生的定位。

Patent Agency Ranking