[发明专利]由目标检测引导的复杂交通视觉显著性预测方法及系统有效
| 申请号： | 202010895089.8 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN112016476B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 常发亮;李强;刘春生;李爽;路彦沙 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种由目标检测引导的复杂交通视觉显著性预测方法及系统，包括：提取视频帧图像的空间特征以及包含感兴趣区域的静态目标特征图；将静态目标特征图与图像特征以硬注意力方式融合，得到注意力融合特征；将提取的注意力融合特征的动态时序信息和注意力融合特征共同训练预先构建的驾驶员注意力预测网络模型；对待测视频帧图像采用训练后的驾驶员注意力预测网络模型得到驾驶员注意力区域预测结果。使用静态与动态结合的方式训练驾驶员注意力预测网络模型，使用resnet50网络和特征金字塔网络提取图像的显著性信息，输出包含显著性区域的静态特征，采用ConvLSTM网络利用动态时序信息拟合网络模型，增强网络模型的预测精度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 检测 引导 复杂 交通 视觉 显著 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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