基于光流与多尺度上下文的图像序列运动遮挡检测OA北大核心CSTPCD
针对非刚性运动和大位移场景下运动遮挡检测的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于光流与多尺度上下文的图像序列运动遮挡检测方法.首先,设计基于扩张卷积的多尺度上下文信息聚合网络,通过图像序列多尺度上下文信息获取更大范围的图像特征;然后,采用特征金字塔构建基于多尺度上下文与光流的端到端运动遮挡检测网络模型,利用光流优化非刚性运动和大位移区域的运动检测遮挡信息;最后,构造基于运动边缘的网络模型训练损失函数,获取准确的运动遮挡边界.分别采用MPI-Sintel和KITTI测试数据集对所提方法与现有的代表性方法进行实验对比与分析.实验结果表明,所提方法能够有效提高运动遮挡检测的准确性和鲁棒性,尤其在非刚性运动和大位移等困难场景下具有更好的遮挡检测鲁棒性.
冯诚;张聪炫;陈震;李兵;黎明;
南昌航空大学测试与光电工程学院,南昌330063南昌航空大学测试与光电工程学院,南昌330063 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京100190中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京100190南昌航空大学信息工程学院,南昌330063
计算机与自动化
图像序列遮挡检测深度学习多尺度上下文非刚性运动
《自动化学报》 2024 (009)
P.1854-1865 / 12
国家重点研发计划(2020YFC2003800);国家自然科学基金(61866026,61772255,62222206);江西省杰出青年人才计划(20192BCB23011);江西省自然科学基金重点项目(20202ACB214007);江西省优势科技创新团队(20165BCB19007)资助。
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