【摘 要】
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针对复杂场景下现有的检测算法应对遮挡问题的鲁棒性不足的问题,建立了贯穿性截断遮挡模型及数据集、完成了遮挡对检测算法的影响分析且设计了一种抗遮挡目标检测算法。根据
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YF-B0100900);国家自然科学基金(61171113,61773231)资助项目
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针对复杂场景下现有的检测算法应对遮挡问题的鲁棒性不足的问题,建立了贯穿性截断遮挡模型及数据集、完成了遮挡对检测算法的影响分析且设计了一种抗遮挡目标检测算法。根据自然场景下的遮挡规律,提出了贯穿性截断遮挡模型来模拟真实遮挡;继而,以不同宽度、不同位置、不同朝向的灰条对无遮挡物体添加截断遮挡并建立了相应数据集,采用Fast R-CNN网络进行目标检测,并对检测结果完成可视化分析、Io U及其偏移量分析和候选区域遮挡前后MABO分数对比分析;依据分析实验结论和格式塔准则,设计提出了采取制定候选区域合并策略和设计基于一致性敏感哈希算法修复实现的抗遮挡目标检测算法框架。该框架的检测结果在建立的贯穿性截断遮挡数据集上与基线Fast R-CNN相比,平均准确率(m AP)取得了4. 3%的提升。利用已知信息来推断被遮挡的未知信息建立的框架提升了目标检测算法应对遮挡现象的鲁棒性,对于遮挡干扰影响分析和抗遮挡检测算法的设计都具有重要指导意义。
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