【摘 要】
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随着城市摄像头的安装日益普及,以及视频监控领域的发展,视频多目标检测方向成为计算机的热门研究领域。随着深度学习的发展和计算机硬件设备的完善,在人脸识别无人驾驶和目标检测等领域已经取得了巨大的成就,并实现了广泛的运用。本文主要针对计算机视频领域,采用深度学习算法对视频中的物体进行实时性的目标检测,并将算法移植到嵌入式运算平台上,完成在移动端的视频多目标检测系统设计。考虑到现有的基于深度学习的目标检测
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随着城市摄像头的安装日益普及,以及视频监控领域的发展,视频多目标检测方向成为计算机的热门研究领域。随着深度学习的发展和计算机硬件设备的完善,在人脸识别无人驾驶和目标检测等领域已经取得了巨大的成就,并实现了广泛的运用。本文主要针对计算机视频领域,采用深度学习算法对视频中的物体进行实时性的目标检测,并将算法移植到嵌入式运算平台上,完成在移动端的视频多目标检测系统设计。考虑到现有的基于深度学习的目标检测算法的参数量过大,嵌入式平台的运算能力有限,我们根据SSD目标检测算法这种端到端的预测方式,对算法进行剪枝,提出轻量化模型的目标检测算法MobilenetV2-SSD,并综合对比SSD、MobilenetV1-SSD、MobilenetV2-SSD算法的优劣性。在Caffe深度学习框架上实现MobilenetV2-SSD算法,并将训练后的模型移植到NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上,实现在移动端的视频多目标检测系统的设计。1.基于region proposal策略的目标检测算法存在对视频多目标检测速度过慢的情况,本文采用SSD目标检测算法中anchor的方式对边框进行回归,采用卷积核实现在卷积神经网络中同时进行边框预测和目标回归策略。2.考虑SSD目标检测算法的参数量过大,本文基于MobilenentV1的深度可分离卷积和MobilenetV2的Inverted Residual Block卷积神经网络结构,提出了MobilenetV2-SSD算法,实现对模型的剪枝,轻量化算法模型,实验证明在不明显降低模型准确率的情况下可以压缩到原有模型的1/5。3.为了实现在嵌入式端的视频多目标检测,我们在嵌入式端采用的是带有GPU芯片的NIVIDIA Jetson TX2嵌入式平台,经过实验测试,基于MobilenetV2-SSD算法在服务器上训练移植到JetsonTX2上,能够在移动端完成对视频多目标的实时性检测的效果,实现我们在移动端的视频多目标检测的目的。
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