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申请/专利权人：安徽理工大学

摘要：本发明属于计算机视觉领域，提供了一种基于时间域信息传递的视频目标检测方法，包括以下步骤：1获取并输入视频数据；2对视频帧进行分成每m一组；3通过信息传递模块，首先对每一组连续帧进行合并，获取特征并通过门控循环单元实现上下文信息的传递；4利用YOLOV5对数据进行后续检测，使用FocalLoss交叉熵损失与DIoULoss函数训练此模型。与现有的技术相比，本发明基于YOLOV5模型对其进行了改进使其更注重连续帧中相邻帧的信息，可以有效提升目标检测的质量。

主权项：1.一种基于时间域信息传递的视频目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1输入视频数据；2对视频中的帧数据进行剪切分组，分为相邻的m帧；3.1将多帧视频数据按照每相邻m帧分为一组，对于每组数据进行合并为一帧，在对其进行Focus切片操作，再将切片后的图像进行卷积核大小为3×3的卷积操作；3.2步骤3.1中生成的特征h输入到GRU单元进行相邻帧之间的信息传递，其中包括一个重置门控r和一个更新门控z， 其中σ是sigmoid函数，xt是当前节点的输入，ht-1是上一个传输下来的状态，Wr和Wz分别是重置门和更新门的权重；得到门控信号之后，首先使用重置门控来得到重置之后的数据ht-1′，再将ht-1′与输入xt进行拼接，在通过一个tanh激活函数来将数据放缩到-1～1的范围内,最终得到h′， ht-1′＝ht-1⊙r，4其中W为权重，⊙为同或运算；3通过信息传递机制从相邻帧中获取信息增强对当前帧的检测；4.1将经过信息传递后的特征yt依次经过CSP1_1操作、CBL操作和CSP1_2操作得到所输入图像的第一特征，如下式所示,Y＝CPSCBLytwhereCBL＝Conv+BN+ReLU,5其中CSP表示特征融合；4.2将得到的第一特征再经过式5得到输入特征的第二特征；4.3将得到的第二特征依次经过CBL操作、SPP操作、CSP2_1操作得到输入特征的第三特征；4.4将得到的第三特征经过上采样操作并与第二特征进行Concat拼接操作再一次经过CSP2_1操作、CBL操作得到输入特征的第四特征；4.5将得到的第四特征进行上采样操作并与第一特征进行Concat拼接操作再经过CSP2_1操作得到输入特征的第五特征，对第五特征进行Conv卷积操作得到第六特征图，如下式所示，Y′＝FConcat，CSP，Conv，6其中F函数表示特征提取，Concate表示拼接；4.6将得到的第六特征输入式6得到第七特征图；4.7将得到的第七特征通过式6得到第八特征完成目标检测与目标选框；4利用YOLOV5模型对处理后的帧数据进一步检测，得到检测结果；5.1输出端对获得的第九特征进行目标BoundingBox的损失函数计算，采用DIoU的方式进行极大值抑制；5.2对于分类产生的损失采用FocalLoss交叉熵损失函数，FLpt＝-1-ptγlogpt,7其中1-pt为可变平衡因子，γ为调节因子且大于零；5.3对于位置回归产生的损失采用DIoULoss损失函数， 其中ρ表示预测框和真实框中心点的距离，p和g是两个框的中心点，c表示两个框的最小包围框的对角线长度。

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百度查询： 安徽理工大学 一种基于时间域信息传递的视频目标检测方法