[發(fā)明專利]一種視頻SAR車輛目標(biāo)檢測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010653444.0 | 申請日: | 2020-07-08 |
| 公開(公告)號: | CN111798490B | 公開(公告)日: | 2022-07-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 黃理杰;錢江 | 申請(專利權(quán))人: | 電子科技大學(xué) |
| 主分類號: | G06T7/246 | 分類號: | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 重慶航圖知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 50247 | 代理人: | 胡小龍 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 視頻 sar 車輛 目標(biāo) 檢測 方法 | ||
1.一種視頻SAR車輛目標(biāo)檢測方法,其特征在于:包括以下步驟:
構(gòu)建具有3D卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
對3D卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測視頻SAR中的車輛目標(biāo);
根據(jù)置信度和預(yù)測框的重疊度選取最終的檢測目標(biāo);
所述3D卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使用tensorflow框架搭建形成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端用于接收連續(xù)多幀圖像組成的輸入張量,所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出端為包含目標(biāo)檢測信息的輸出張量;
所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括CBL2D模塊、CBL3D模塊、CONV3D模塊、res2D模塊、res3D模塊、ReduceSum模塊、sigmoid模塊、concat模塊;
所述輸入張量依次經(jīng)過若干個CBL3D模塊、res3D模塊、ReduceSum模塊、res2D模塊、CBL2D模塊、CONV3D模塊后得到若干單通道張量,最后分別通過sigmoid模塊,再由concat模塊將若干單通道張量合成多通道的輸出張量;
所述輸出張量包括第1通道、第2通道、第3通道、第4通道、第5通道,所述各通道按照以下方式設(shè)置;
所述第1通道表示某一單元格內(nèi)有待檢測目標(biāo)的置信度C,0≤C≤1,C的數(shù)值越大表示此單元格內(nèi)有待檢測目標(biāo)的概率越大;如果某個單元格內(nèi)有待檢測目標(biāo),則第2到第5通道的4個數(shù)值分別按照以下公式計算:
第2通道:目標(biāo)框中心相在單元格內(nèi)的局部橫坐標(biāo)x
當(dāng)dX=0時x=0,目標(biāo)框中心位于單元格左邊緣,當(dāng)dX=wc時x=1,目標(biāo)框中心位于單元格右邊緣;
第3通道:目標(biāo)框中心相在單元格內(nèi)的局部縱坐標(biāo)y
當(dāng)dY=0時y=0,目標(biāo)框中心位于單元格上邊緣,當(dāng)dY=hc時y=1,目標(biāo)框中心位于單元格下邊緣;
第4通道:目標(biāo)框的寬度占整幅圖像寬度的比例w
第5通道:目標(biāo)框的高度占整幅圖像高度的比例h
所述目標(biāo)框中心坐標(biāo)(X,Y)由目標(biāo)框中心在單元格內(nèi)的局部坐標(biāo)(x,y)、單元格的寬高、單元格的列編號col和行編號row按照以下公式計算得到:
X=(col+x)wc
Y=(row+y)hc。
2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于:所述CBL2D模塊包括依次連接組成的二維卷積層conv2D、批量歸一化層BatchNorm、激活函數(shù)層LeakyRelu;
所述CBL3D模塊包括依次連接組成的三維卷積層conv3D、批量歸一化層BatchNorm、激活函數(shù)層LeakyRelu;
所述res2D模塊為殘差模塊,所述res2D殘差模塊的輸入經(jīng)過兩次二維卷積后和輸入相加得到輸出;
所述res3D為殘差模塊,所述res2D殘差模塊的輸入經(jīng)過兩次三維卷積后和輸入相加得到輸出;
所述CONV3D模塊為三維卷積層,所述CONV3D模塊依次通過維度擴展層ExpandDims層、三維卷積層conv3D、降維求和層ReduceSum得到輸出。
3.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于:所述輸入張量中的各幀圖像劃分為若干個單元格,所述單元格中設(shè)置有目標(biāo)框,所述目標(biāo)框用于確定目標(biāo)在單元格中的位置和目標(biāo)框的高度占整幅圖像高度的比例。
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