智慧视频感知中复杂环境下目标检测的研究

基于视频监控技术和物联网技术的智慧视频感知应用体系,是智慧城市建设的 重要组成部分,更是整个智慧城市感知体系的关键部分和童.要的信息来源.本文拟基于深度 学习中的卷积神经网络（CNN）进行复杂场景下目标检测的相关研究,从认知角度、更高层次 地、更抽象地融入上下文信息对于目标辅助刻画目标本身具有更为重要的作用,从而提高复 杂背景下目标检测的准确性;针对复杂场景中目标多视角问题,拟提出利用GBRF改进基于 随机森林的局部图像块聚类方法,基于传统霍夫投票目标检测框架,提出一种适用于多视角 目标的加权投票检测方法,并利用多类线性SVM学习不同视角下投票组合权重,从而提高复 杂场景下,多视角目标检测的准确性.