【摘 要】
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目前,市场摊区管理方式为人工监督管理,管理效率低,造成大量人力物力浪费。视频监控方式正逐步应用到市场摊区管理场景,图像语义描述作为当前研究的热点,在工业视频监控上有广阔的应用前景。近几年,针对图像语义描述生成的研究取得一定的成果,但同时存在着许多问题和不足。例如,图像属性信息提取不完整、属性之间的关系描述不准确、语义描述生成过程图像信息部分丢失和生成的描述语句不够通顺等。针对上述问题,论文提出一种
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目前,市场摊区管理方式为人工监督管理,管理效率低,造成大量人力物力浪费。视频监控方式正逐步应用到市场摊区管理场景,图像语义描述作为当前研究的热点,在工业视频监控上有广阔的应用前景。近几年,针对图像语义描述生成的研究取得一定的成果,但同时存在着许多问题和不足。例如,图像属性信息提取不完整、属性之间的关系描述不准确、语义描述生成过程图像信息部分丢失和生成的描述语句不够通顺等。针对上述问题,论文提出一种基于多尺度特征融合的市场摊区监控视频语义分析方法,主要研究内容如下:（1）提出基于多尺度特征融合的图像特征融合方法。针对目标多样化和背景复杂的市场摊区图像,采用卷积神经网络提取图像不同尺度的视觉特征,并将不同尺度的图像特征有效融合,使得融合的特征向量包含更加详细的图像信息,有效缓解图像信息丢失问题。（2）构建基于多尺度特征融合和自适应注意力的图像语义描述生成模型。在编码阶段将图像特征进行多尺度融合,提取更加精确的摊区图像信息。在解码器部分采用自适应注意力机制,模型在生成图像语义描述的过程可自适应调整图像视觉特征和已生成词语信息的权重矩阵,使得生成的描述语句效果更佳,语法更通顺。（3）构建基于迁移学习的市场摊区监控视频语义描述生成模型。将（2）中的模型在自制作的摊区图像描述数据集上进行迁移训练,得到摊区图像语义描述生成模型。对于一段摊区监控视频,固定间隔时间段截取视频帧,并生成视频帧的对应描述语句,分析违法溢出和占道经营的摊位,协助管理人员管理市场摊区,提高管理效率。实验结果表明论文模型在共有数据集上生成的语句效果更佳,在评价指标BLEU和CIDEr上相对于其他几个典型图像语义描述模型有所提升。对于输入的市场摊区图像可生成对应的正确描述语句,描述语句中包含正确的摊区图像信息,可用于协助管理人员智能化管理市场摊区,提高管理效率。
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