基于可见光图像的航拍微弱人体目标智能检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于可见光图像的航拍微弱人体目标智能检测方法，在人体目标检测之前，首先通过自动切图模块对输入图像进行预处理，实现多分辨率输入图像自适应；然后利用智能网络裁剪模块完成网络优化裁剪与重训，直至可以快速高效的对航拍微弱人体目标进行检测。本发明专利技术不仅在计算资源约束的情况下能够快速高效的检测目标，还能够适应多尺度、多分辨率的图像输入，因此能够很好的进行前端部署，实现无人机平台的航拍微弱人体目标的检测识别。

【技术实现步骤摘要】
基于可见光图像的航拍微弱人体目标智能检测方法
本专利技术涉及目标检测领域，具体涉及一种基于可见光图像的航拍微弱人体目标智能检测方法。
技术介绍
目标检测是计算机视觉中的一个重要研究领域，其包括两个过程：分类和定位。分类过程输出目标的类别，定位过程产生目标的坐标信息。人体检测是目标检测的一个重要分支，人体检测的目标是在图像场景中检测出是否存在人体目标并给出目标的位置，在自动驾驶、视频监控、移动机器人等领域有着广泛应用。航拍目标检测是近年来比较热门的研究方向。在民用方面，可以通过无人机对机场、交通枢纽等公共场所进行监测以避免恐怖袭击等事故的发生。在军用方面，可以通过无人机航拍检测来完成监测军事基地或探查敌情等任务。地面目标检测是灵活性较高场景的典型代表，对它的研究具有较大的应用价值。其中基于无人机平台的航拍人体目标检测又是面临着极大地挑战。无人机平台上的目标检测主要受到计算资源的约束。一般做法直接在无人机平台的嵌入式处理器上进行目标检测，但由于嵌入式处理器的计算处理能力很有限，使得计算资源约束成为主要的问题。r>
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于可见光图像的航拍微弱人体目标智能检测方法，其特征在于，主要包括以下步骤：/nS1：搭建微弱人体目标智能检测识别系统，所述微弱人体目标智能检测识别系统主要包括自动切图模块、人体目标检测框架设计模块以及智能网络裁剪模块；/nS2：所述自动切图模块按照保持检测模块中目标相对于图片的比率的准则对输入图像进行剪切，以适应不同的输入图片尺寸；/nS3：所述人体目标检测框架设计模块构造人体目标智能检测模块；/n首先采用VGG16作为基础模型，并在其基础上新增卷积层以获取更多用于检测的特征图；然后分别将VGG11的全连接层fc6和fc7转换成卷积核大小为3×3的卷积层Conv6和1×1的卷积层Co...

【技术特征摘要】
1.一种基于可见光图像的航拍微弱人体目标智能检测方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
S1：搭建微弱人体目标智能检测识别系统，所述微弱人体目标智能检测识别系统主要包括自动切图模块、人体目标检测框架设计模块以及智能网络裁剪模块；
S2：所述自动切图模块按照保持检测模块中目标相对于图片的比率的准则对输入图像进行剪切，以适应不同的输入图片尺寸；
S3：所述人体目标检测框架设计模块构造人体目标智能检测模块；
首先采用VGG16作为基础模型，并在其基础上新增卷积层以获取更多用于检测的特征图；然后分别将VGG11的全连接层fc6和fc7转换成卷积核大小为3×3的卷积层Conv6和1×1的卷积层Conv7，同时将池化层pool5由原来的stride＝2的2×2变成stride＝1的3×3；最后对网络进行训练；
S4：所述智能网络裁剪模块构造基于权值稀疏性分析的网络模型压缩及网络高效重训模块；
首先对网络稀疏性进行量化，并根据量化后的稀疏性对每一层的网络通道数进行删减，对网络模型进行压缩；然后基于知识蒸馏对压缩网络进行重训，直至网络可以对航拍微弱人体目标进行检测。


2.根据权利要求1所述的基于可见光图像的航拍微弱人体目标智能检测方法，其特征在于：步骤S2中所述的图像剪切准则具体用公式描述为：



其中，检测目标的大小为w×h，目标的尺度为sw×sh，剪切的子图大小为Wsub×Hsub；子图不满足Wsub×Hsub时，重复剪裁图像左方和上方的一部分，使其大小达到Wsub×Hsub。


3.根据权利要求1所述的基于可见光图像的航拍微弱人体目标智能检测方法，其特征在于：所述步骤S3中对网络进行训练时，首先要确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：张如飞，姜丰，
申请(专利权)人：联芯智能南京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32