一种联合空间注意力和时空注意力的视频阴影检测方法技术

本发明专利技术公布了一种联合空间注意力和时空注意力的视频阴影检测方法，能够较好地识别并标记出视频中的阴影区域。在视频帧进行语义分割，通过阴影对比机制分辨出帧中的阴影区，得到视频阴影的空间特征；应用时空注意力计算视频阴影的变化轨迹；将视频阴影的空间特征和时空特征相融合送入轻量级解码器，得到分类结果，输出视频序列并标记出视频中的阴影位置。本发明专利技术所述包括三个主要模块，使用由多个子Transfomer模块组成的Transformer框架提取多层次多尺度的空间特征；通过阴影对比机制区分视频帧内的阴影区域；通过融合空间注意力和时空注意力计算视频的阴影区域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种联合空间注意力和时空注意力的视频阴影检测方法。属于计算机视觉和人工智能相结合的。

技术介绍

1、深度学习技术近年来发展很快，用网络模型从大数据预训练出模型，对给定输入推理出结果。深度学习解决了一些以往难求解的问题，例如图像语义分割，根据指令生成图像等。阴影是由于物体遮挡光线引起光照变化，阴影的存在会导致在目标检测、跟踪和识别等视觉任务算法误判、性能下降。因此，准确而高效地检测和处理阴影对于提升视觉系统的鲁棒性很重要。

2、传统的阴影检测方法限制了算法在复杂场景和不同光照条件下的检测准确率。深度学习技术为解决这一问题提供了可能途径。通过利用卷积神经网络(cnn)架构，学习图像复杂的特征和表示，更好地捕捉了阴影的视觉特征，有利于检测阴影。

3、本专利技术专利给出一种联合空间注意力和时空注意力的视频阴影检测方法，能够准确地、鲁棒地检测出视频阴影。通过深度学习模型的端到端训练，自动学习和适应各种光照环境的阴影提取。本专利所提供方法对于提高视频的阴影检测具有一定意义。

技术实现思路

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【技术保护点】

1.一种联合空间注意力和时空注意力的视频阴影检测方法，其特征包括以下步骤：

2.进一步的，所述步骤1的具体步骤如下：

3.进一步的，所述步骤2的具体步骤如下：

4.更进一步的，所述步骤2.1的具体步骤如下：

5.更进一步的，所述步骤2.2的具体步骤如下：

6.进一步的，所述步骤3的具体步骤如下：

7.进一步的，所述步骤4的具体步骤如下：

8.更进一步的，所述步骤4.1的具体步骤如下：

【技术特征摘要】

1.一种联合空间注意力和时空注意力的视频阴影检测方法，其特征包括以下步骤：

2.进一步的，所述步骤1的具体步骤如下：

3.进一步的，所述步骤2的具体步骤如下：

4.更进一步的，所述步骤2.1的具体步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜振龙，李昌隆，李晓丽，陈东，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：