融合多特征图的野生动物视频目标检测方法

摘要：

针对YOLOv3在野生动物视频目标检测领域中,存在的前后视频帧同区域关系难以描述的缺点,提出了Context-aware YOLO模型.该模型使用互信息熵对相邻帧的图像相似度进行量化,根据量化结果拟合出帧融合的相关因子,并使用相关因子对视频前后帧的特征图进行线性迭代融合;引入直方图均衡计算相似度的方法,判断"镜头切换"的情况,以确定特征图融合的临界条件.实验结果表明,Context-aware YOLO模型相对于YOLOv3模型F1值提升了2.4％,平均准确率(mAP)提升了4.71％.

关键词：YOLOv3模型、视频目标检测、互信息熵、线性迭代、直方图均衡

所属期刊栏目：56

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学青年基金;重庆市基础科学与前言技术研究重点专项

在线出版日期：2020-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：221-227