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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于自底向上和自顶向下的交通视频注视目标检测方法，应用于计算机视觉技术领域，针对现有的检测交通场景中吸引驾驶员注视的目标的方法，关注的是场景中的所有目标，缺少对驾驶员经验的有效利用，因此将现有方法直接用于交通视频注视目标检测存在误检和漏检的问题，本发明受驾驶员结合自顶向下和自底向上注意的启发，聚焦于检测交通视频中和驾驶任务密切相关的注视目标，模拟驾驶员结合自顶向下和自底向上注意对交通场景的感知，通过将参考帧中解码出的与驾驶任务密切相关的低级显著性和高级全局信息用作自顶向下的先验来调制模型对当前帧的编码过程，从而提高模型对视频注视目标的检测性能。
主权项：1.一种基于自底向上和自顶向下的交通视频注视目标检测方法，其特征在于，包括：S1、基于交通视觉显著性预测数据库，建立交通视频注视目标检测的数据集；包括：参考交通视觉显著性预测数据库中记录的驾驶员注视区域，对吸引驾驶员注视的目标进行标注；基于已标注的交通视频注视目标检测的训练集生成显著区域掩模；S2、建立交通视频注视目标检测模型VFOD-Net，包括：自顶向下调制模块TDMM、注视目标检测模块FODM；自顶向下调制模块TDMM从参考帧中解码出和驾驶任务密切相关的浅层显著性和深层全局信息；所述浅层显著性和深层全局信息用作自顶向下先验来调制注视目标检测模块FODM对当前帧的编码过程；注视目标检测模块FODM以自底向上的方式对当前帧的特征进行编码，用于表征交通视频中的注视目标的具体位置和类别；S3、利用显著区域掩模对自顶向下调制模块TDMM进行训练，根据训练得到的权值初始化交通视频注视目标检测模型VFOD-Net；显著区域掩模和标注的视频注视目标检测数据集对初始化后的交通视频注视目标检测模型VFOD-Net进行训练；S4、采用训练完成的交通视频注视目标检测模型VFOD-Net，对待预测交通视频的每一帧进行目标检测。
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百度查询： 电子科技大学 基于自底向上和自顶向下的交通视频注视目标检测方法
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