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目的 复杂场景中多目标间的遮挡,会造成车辆视觉信息损失,致使车辆检测出现漏检问题。
方法 为解决遮挡车辆漏检问题,提出一种遮挡补偿模型,分析车辆部件的单视点/多视点可见概率,弥补已有基于部件的车辆检测模型对遮挡区域信息描述的不足。首先,通过外观模型估计车辆候选区域,确定车辆各部件的位置和相似程度,判定车辆部件的遮挡情况,并获得外观项和结构项;其次,计算车辆区域的单视点可见概率和多视点可见概率,并获取被遮挡的部件中心点对应的单视点/多视点可见概率,作为车辆检测的补偿项,调整遮挡部分的检测得分;最后,将车辆检测的外观项、结构项和补偿项,统一到遮挡补偿模型中,实现对候选区域的车辆判断。
结果 实验结果表明,对比于现有的车辆检测模型,本文算法在PASCAL、MSRC以及真实场景中车辆检测结果对应的P-R曲线性能更佳。
结论 该遮挡补偿模型在保持虚警率的同时,能够有效提升遮挡车辆的检测准确性。… …
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