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基于深度学习的监控视频运动目标检测及行人结构化描述关键技术

许建中  
【摘要】:近些年来,随着国家应急体系、平安城市、平安校园、科技强警等重大工程项目在安防领域不断的推进,使得视频智能分析在安防领域扮演着越来越重要的角色。运动目标检测是视频智能分析领域中的研究热点和难点,同时也是视频智能分析的基础与核心功能,视频智能分析中许多功能都是依赖于运动目标检测的结果。行人目标在安防领域是最为关注的对象,而行人属性识别在视频智能分析领域应用较为广泛。与此同时,随着深度学习技术的不断创新和突破性的发展,使得深度学习技术在视频智能分析领域得到广泛的应用。本文基于深度学习技术采用卷积神经网络,完成对运动目标检测、行人部件检测、行人精细化识别三个部分的分析和研究,本文主要工作如下:(1)提出了基于YOLOv2-832网络的运动目标检测网络。本文在YOLOv2检测网络的基础上进行了改进,提出了 YOLOv2-832网络,提升了目标检测的召回率与IOU值,同时也延用了 YOLOv2网的思想,利用Anchor机制结合K-均值聚类产生合适尺寸的运动目标候选区域,从而对提取的候选区域进行位置预测和类别分类。(2)研究和实现了行人部件检测网络。本文基于对R-CNN系列的目标检测算法的研究,提出了基于F-RCN模型的行人部件检测网络,并采用ResNet50作为RPN和检测网络的共享深度卷积网络,实现了行人头部、上身、下身、包、脚的精确定位检测,为后续的行人精细化识别提供高精度的行人部件数据。(3)研究和实现了对行人进行精细化识别。本文将多任务学习机制引入行人属性分类任务中,设计了行人多属性分类网络,并采用DenseNet121网络作为多属性分类网络的主网络,完成对行人性别、头发、下身裤子、鞋子的类别属性的判别。本文利用颜色特征信息在浅层网络就被学习的特点,提出了基于浅层网络AlexNet的颜色分类网络,对行人上衣、裤子、包、鞋子进行颜色属性类别判别。同时选择ResNet50和VGG16分别作为行人上衣和包属性类别分类网络,对行人的上衣和包进行类别属性的判别。本文在行人部件检测网络的检测结果基础上,完成对行人精细化识别,从而实现对行人的结构化描述。最后,本文介绍了监控视频运动目标检测及行人结构化描述系统,并为该系统搭建了深度学习平台Caffe和DarkNet,为运动目标检测和行人结构化描述提供了计算平台。在该系统中采用Qt完成系统的展示界面的搭建,实时展示系统中运动目标检测和行人结构化描述的结果。


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