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申请/专利权人：山东师范大学

摘要：本发明公开了一种交通场景目标检测方法及系统，包括：获取交通场景中的待检测图像；对待检测图像进行特征提取，提取出若干特征；对已提取的若干特征进行特征融合，得到融合特征；对融合特征进行特征增强处理，得到初步分类特征和初步回归特征；对初步分类特征进行边界特征提取，得到边界分类特征和边界回归特征；将初步分类特征与边界分类特征进行融合，得到最终分类特征；将初步回归特征与边界回归特征进行融合，得到最终回归特征；基于最终分类特征和训练后的分类器，得到最终的分类预测结果；基于最终回归特征和训练后的回归器，得到最终的回归预测结果。解决了以往方法存在的检测精度低、速度慢、误检、漏检等问题，具有良好的泛化能力。

主权项：1.一种交通场景目标检测方法，其特征是，包括：获取交通场景中的待检测图像；对待检测图像进行特征提取，提取出若干特征，具体采用ResNet-101网络对待检测图像进行特征提取；对已提取的若干特征进行特征融合，得到融合特征，具体采用尺度融合模块；对融合特征进行特征增强处理，得到初步分类特征和初步回归特征，具体为：采用注意力聚合模块，对融合特征进行特征增强处理，得到初步分类特征和初步回归特征；所述注意力聚合模块，为注意力聚合模块AAM，其网络结构包括：若干个依次串联的注意力聚合子模块；每个注意力聚合子模块，均包括：依次串联的尺度注意力单元、空间注意力单元和通道注意力单元；其中，每个子模块的通道注意力单元的输出端，还与当前子模块的尺度注意力单元的输入端连接；对初步分类特征进行边界特征提取，得到边界分类特征和边界回归特征，具体包括：采用边界特征提取模块，对初步分类特征进行边界特征提取，得到边界分类特征和边界回归特征；所述采用边界特征提取模块，对初步分类特征进行边界特征提取，得到边界分类特征和边界回归特征；具体工作原理包括：找出目标的四个边界点和中心点，并根据四个边界点和中心点，确定目标边界框的位置；根据目标边界框的位置，将每条边平均划分为六个点，对每个点的特征值进行最大池化操作，得到输出边界特征图；再对输出边界特征图进行卷积操作，得到边界分类特征和边界回归特征；将初步分类特征与边界分类特征进行融合，得到最终分类特征；将初步回归特征与边界回归特征进行融合，得到最终回归特征；基于最终分类特征和训练后的分类器，得到最终的分类预测结果；基于最终回归特征和训练后的回归器，得到最终的回归预测结果。

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权利要求：

百度查询： 山东师范大学 一种交通场景目标检测方法及系统