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面向目标检测的多尺度运动注意力融合算法研究

刘龙 孙强 宋琦军

刘龙, 孙强, 宋琦军. 面向目标检测的多尺度运动注意力融合算法研究[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(5): 1133-1138. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00477
引用本文: 刘龙, 孙强, 宋琦军. 面向目标检测的多尺度运动注意力融合算法研究[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(5): 1133-1138. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00477
Liu Long, Sun Qiang, Song Qi-Jun. Research on Multi-scale Motion Attention Fusion Algorithm for Video Target Detection[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2014, 36(5): 1133-1138. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00477
Citation: Liu Long, Sun Qiang, Song Qi-Jun. Research on Multi-scale Motion Attention Fusion Algorithm for Video Target Detection[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2014, 36(5): 1133-1138. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00477

面向目标检测的多尺度运动注意力融合算法研究

doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00477
基金项目: 

国家自然科学基金(61001140),陕西省教育厅产业化培育项目(2012JC19)和西安市技术转移促进工程重大项目(CX12166)资助课题

Research on Multi-scale Motion Attention Fusion Algorithm for Video Target Detection

  • 摘要: 运动目标检测是视频分析领域的关键技术之一,针对目前全局运动场景下目标检测算法的局限性,该文提出一种多尺度运动注意力融合的目标检测算法,为目标检测问题提供了新思路。该算法通过时-空滤波去除运动矢量场噪声,根据运动注意力形成机理定义运动注意力模型;为提高注意力计算的准确性,定义了目标像素块的测度公式,采用D-S证据理论对多尺度空间运动注意力进行决策融合,最终获取运动目标区域位置。多个不同高清视频序列的测试结果表明,该文算法在全局运动场景中能准确对目标进行检测定位,从而有效克服了现有算法的局限性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-04-11
  • 修回日期:  2014-01-10
  • 刊出日期:  2014-05-19

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