公开(公告)号：CN114140757A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111447950.5

申请日：2021-11-30

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 石英 ,  王昊 ,  谢长君 ,  华捷

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/58 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于改进FCOS的道路场景多类别检测方法，包括：首先对KITTI数据集预处理，将原本九个类别合并为三类；其次，提出跨尺度改进策略，新增P2层，放大最低层特征，并融合P3层语义信息；然后融合特征退化策略和重检测策略，以加深目标特征理解；提出IOU‑better策略，在用于边框回归的特征图上使用IOU预测网络替代Center‑ness网络；最后提出参数共享策略，通过共享head网络部分卷积层的特征提升算法实时性。

公开(公告)号：CN114140757B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202111447950.5

申请日：2021-11-30

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 石英 ,  王昊 ,  谢长君 ,  华捷

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于改进FCOS的道路场景多类别检测方法，包括：首先对KITTI数据集预处理，将原本九个类别合并为三类；其次，提出跨尺度改进策略，新增P2层，放大最低层特征，并融合P3层语义信息；然后融合特征退化策略和重检测策略，以加深目标特征理解；提出IOU‑better策略，在用于边框回归的特征图上使用IOU预测网络替代Center‑ness网络；最后提出参数共享策略，通过共享head网络部分卷积层的特征提升算法实时性。

公开(公告)号：CN112215103B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202011034733.9

申请日：2020-09-27

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 石英 ,  黄紫旗 ,  谢长君 ,  张晖 ,  华捷

IPC: G06V20/58 ,  G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明涉及一种基于改进ACF的车辆行人多类别检测方法及设备，方法包括：获取车辆训练样本和行人训练样本，对所述车辆训练样本和行人训练样本进行预处理；利用车辆行人检测框架提取出预处理后的所述车辆训练样本的多视角聚合通道特征和行人训练样本的上下文像素聚合通道特征，并根据所述多视角聚合通道特征建立车辆检测器，根据所述上下文像素聚合通道特征建立行人检测器；将待测图像的聚合通道特征共享至所述车辆检测器和所述行人检测器中，以得到车辆检测结果和行人检测结果；采用基于道路约束的误检剔除策略对所述车辆检测结果和行人检测结果进行误检剔除。本发明解决了目前检测目标单一、检测精度低以及易发生误检现象的问题。

公开(公告)号：CN112215103A

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN202011034733.9

申请日：2020-09-27

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 石英 ,  黄紫旗 ,  谢长君 ,  张晖 ,  华捷

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于改进ACF的车辆行人多类别检测方法及设备，方法包括：获取车辆训练样本和行人训练样本，对所述车辆训练样本和行人训练样本进行预处理；利用车辆行人检测框架提取出预处理后的所述车辆训练样本的多视角聚合通道特征和行人训练样本的上下文像素聚合通道特征，并根据所述多视角聚合通道特征建立车辆检测器，根据所述上下文像素聚合通道特征建立行人检测器；将待测图像的聚合通道特征共享至所述车辆检测器和所述行人检测器中，以得到车辆检测结果和行人检测结果；采用基于道路约束的误检剔除策略对所述车辆检测结果和行人检测结果进行误检剔除。本发明解决了目前检测目标单一、检测精度低以及易发生误检现象的问题。