【摘 要】
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随着深度学习的持续升温,监控视频智能分析成为计算机视觉领域的热门研究方向,涉及目标检测、多目标跟踪、行为识别等计算机视觉相关任务。本文研究监控视频多目标跟踪、多摄像头多目标跟踪以及行为识别三个视觉问题。对于多目标跟踪,本文基于在线多目标跟踪框架POI实现了在VIRAT数据集上的行人与车辆多目标跟踪算法,并从目标的外观、形状以及位置相似度进行了改进。为了提取目标的外观特征,本文提出了基于Gated-
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随着深度学习的持续升温,监控视频智能分析成为计算机视觉领域的热门研究方向,涉及目标检测、多目标跟踪、行为识别等计算机视觉相关任务。本文研究监控视频多目标跟踪、多摄像头多目标跟踪以及行为识别三个视觉问题。对于多目标跟踪,本文基于在线多目标跟踪框架POI实现了在VIRAT数据集上的行人与车辆多目标跟踪算法,并从目标的外观、形状以及位置相似度进行了改进。为了提取目标的外观特征,本文提出了基于Gated-CNN的对抗门限网络,用该网络提取更具判别性的再辨识特征代替深度特征,该网络在Market1501等数据集上取得了优异的性能。对于多摄像头多目标跟踪,本文在AI CITY CHALLENGE 2019评测中的多摄像头多目标(车辆)跟踪任务中,提出了一种多摄像头多目标跟踪框架,该框架以单摄像头多目标跟踪轨迹为对象,基于连通图的自适应聚类算法,自适应确定监控场景下车辆的轨迹以及数量。该方案在AI CITY CHALLENGE 2019多摄像头多目标跟踪任务中取得了不错的成绩。对于监控视频下的行为识别,本文在ActEV系列评测中实现了一套完整可行的框架。针对ActEV-2018评测,实现利用轨迹对行为进行空间定位、滑窗对行为进行时间定位的方法;针对ActEV-PC评测,改进ActEV-2018中基于滑窗的时间定位方法,提出基于锚点的时间定位方法;同时改进ActEV-2018中基于3D ResNet的视频分类模型,使用更轻量级的P3D网络。在ActEV系列评测中取得了优异的成绩。
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