基于卷积神经网络的目标检测算法研究PPT学习课件

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研究背景
RESEARCH BACKGROUNDS
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理论基础
RESEARCH FRAMWORK
2 5
研究方法1 3
RESEARCH METHODS
6
研究方法2
ANALYSIS AND DISCUSSION
结论
CONCLUSION
科研成果
SCIENTIFIC ACHIEVEMENTS
2
1 研 究 背 景 RESEARCH BACKGROUNDS
6
1 研 究 背 景 RESEARCH BACKGROUNDS
国外现状
在国外，也经历了由人工设计特征到算法自动设
计并提取特征的过程。2010年， Dalai等利用人
工设计的方向梯度直方图特征，训练出来多视角
的可变形的检测模型，虽然有效的提高了检测精
度，但仍然存在计算复杂，对小目标鲁棒性不强
等问题。2012年，卷积神经网络在全球图像分
哈尔滨理工大学-测通学院
基于卷积神经网络的 目标检测算法研究
指导教师：王爱丽 答辩人：胡长雨
哈尔滨理工大学
Harbin University of Science and Technology
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CONTENTS
哈尔滨理工大学 Harbin University of Science and Technology
目标检测
卷积神经网络
非极大值抑制
针对不同场景图像，能够对不同类 目标进行自动检测和识别，定位目 标的位置和识别目标的类型。
一种模拟人类大脑皮层视觉处理机 制，由多个神经元连接并列成一层， 多层神经元构成多层视觉处理结构。
检测过程得到的重复检测和误检，需要 利用非极大值抑制算法来减少，对于不 同类的目标需要动态化面积重9叠率阈值。
国外现状
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1 研 究 背 景 RESEARCH BACKGROUNDS
研究
目标检测；卷积神经网络；非极大值抑制
目的
本文研究的最终目的是将卷积神经网络应用到目标检测任务中：如何 避免手工设计的特征，减少计算的复杂度，提高算法执行速度，最终 提高检测精度。具体的基于现有的开发库，在现有的卷积神经网络模 型的基础上，利用迁移学习和重新训练，更新模型参数，提取深度特 征并训练分类器。同时在滑动窗口检测后，动态化面积重叠率阈值， 进一步提高检测精度。
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哈尔滨理工大学 Harbin University of Science and Technology
类比赛中得到最优的成绩，因此卷积神经网络自
适应的提取图像特征受到重视，卷积神经网络通
过反向传播算法进行网络参数的更新，通过自适
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应的调整不同特征的权重有效的组合特征，得到
鲁棒性更好的高层特征。因此，如果让计算机主
动学习图像的特征，相对于人工设计的特征而言，
能够有效的提高检测精度，改善实验结果。
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1 研 究 背 景 RESEARCH BACKGROUNDS
1 研 究 背 景 RESEARCH BACKGROUNDS
深度学习
研究了深度学习的背景知识：包括深 度学习的概念，以及典型的常用的深 度学习模型。
卷积神经网络
研究了卷积神经网络的基本原理，组 成和连接方式。
研究 内容
基于深度特征的目标检测
内容简介 BRIEF INTRODUCTION
本文以智能交通为背景，针对智能视频监控系统进行剖析，对其中目标检测算法进行了具 体的研究和改进。
首先，针对目标检测特征提取环节，本文以卷积神经网络为基础，构建深度特征提取器， 提取深度特征训练可变形部件模型，作为最终的检测模型，并有效的提高检测精度。 另外，在目标后处理环节中，将抑制重复检测和误检的面积重叠率阈值动态化后，进一步的提 高了检测精度，减少了误检和重检。
表现在对图像序列中的目标进行检测、目标识别，理解目标的行为。目前常用的智能监控系统主要包括视频获取、图像预处理、
目标检测、目标分类、目标跟踪、目标行为分析和理解等七个部分，图1-1给出了智能监控系统具体的流程图。
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1 研 究 背 景 RESEARCH BACKGROUNDS
国内现状
大部分目标检测算法任然使用单一或 者几种手工设计的特征。手工设计的 特征，不仅计算开销大，降低算法的 执行速度，对于目标多样性的变化并 没有很好地鲁棒性，严格限制应用前 提。因此亟需对特征提取进行改进。
才能进行预测和报警。由于传统视频
监控技术的不足，所以智能视频监控
被用来帮助工作人员发现异常情况并
及时报警。
图1-1
智能视频监控的功能是让计算机模拟人类的大脑对图像的处理机制，利用摄像头模拟的人类的眼睛，运行图像处理算法，分析
从摄像头中获取的图像序列，并对被监控场景中的内容进行理解，实现对异常行为的自动预警和报警。智能监控的智能化主要
研 究 背 景 RESEARCH BACKGROUNDS
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1 研 究 背 景 RESEARCH BACKGROUNDS
智能交通中的目标检测
传统的视频监控解决方案只是进行视
频图像的记录、存储与调取等机械的
操作，用来记录发生的事情，不具有
针对异常情况进行预测和报警的作用。
需要工作人员时时刻刻查看显示屏，
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