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申请/专利权人：南京大学
摘要：一种高远监控视角下人员小目标检测方法、设备及介质，获取监控图像作为训练样本，进行数据集扩充，训练改进的DETR网络模型，对监控拍摄的图片进行裁剪切分，使用改进后的DETR网络进行人员检测，再通过改进的IOU计算方法对每个区域检测到的人员目标检测框进行判别合并，消除冗余框，在原图显示最终的人员检测结果。本发明针对高远监控视角的人员小目标进行检测，相比于直接检测人员小目标准确率更高。
主权项：1.一种高远监控视角下人员小目标检测方法，其特征是获取监控摄像头拍得的监控图片，对监控图片进行预处理，以滑窗裁剪方式将图片裁剪为多个子图，子图重叠率不小于50％，然后对子图采用改进DETR网络进行人员检测，再将各子图检测结果合并，消除冗余检测框，还原图片，得到监控图片的最终人员检测框，其中，所述改进DETR网络基于DETR的主干网络ResNet-50，将其首层7*7卷积层替换为1*1卷积层、3*3卷积层、5*5卷积层和7*7卷积层，并行提取特征融合；所述子图检测结果合并为：遍历子图中检测出的人员检测框进行匹配合并，对两个检测框A、B的大小进行判断，以小框的面积为分母计算改进交并比minIOU： 如果minIOU的值大于0.7则将两个检测框进行合并，否则分别保留，合并方式为对两个检测框的所有坐标的横坐标x、纵坐标y进行大小比较，选取最小的x、y为x1,y1，最大的x、y为x2,y2，由x1,y1x2,y2作为角点重新组成最大的框，并以此框作为基础框，对后续的检测框继续进行匹配合并，直至所有人员检测框完成匹配合并。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种高远监控视角下人员小目标检测方法、设备及介质
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