摘要：目标接力跟踪是计算机视觉领域的一个重要课题,在边海防监控、要地防御、城市安防等领域具有很强的应用价值。设计并实现了多光电跟踪仪的目标接力跟踪方法。首先,利用帧差法和背景减除法,对单台光电跟踪仪进行运动目标检测并标定有效跟踪目标;然后,利用SURF特征匹配和Kalman滤波算法,对运动目标进行实时跟踪;最后,通过对各光电跟踪仪的接力方式和区域进行定义和调配,实现了多光电跟踪仪的接力跟踪。实验结果表明,该方法在保证实时性的条件下,具有较高的准确性。

摘要：行人属性识别是“AI+安防”战略的重要任务,在视频监控场景起着重要作用,基于此,本文提出了基于注意力机制(Attention Mechanism)的行人属性识别方法。本文主要采用残差网络进行模型设计,为了增加模型对特征的提取效果,在模型中加入了注意力机制,并针对多标签分类的正负样本分类不平衡问题,对损失函数进行了改写。实验结果表明,该算法能够提高模型在属性识别方面的准确率。引言:行人属性识别的目的是在给定人物图像时挖掘目标人物的属性,与HOG、LBP等低级特征不同,行人属性可以看作是高级语义信息,对视角和场景变化等具有更高的鲁棒性。