CN111046964A - 一种基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，对训练集进行增广后去训练建立的红外热图像人和车辆识别网络模型W‑DenseNet，并用测试集去验证，得到识别度高的红外热图像人和车辆识别网络模型W‑DenseNet，红外热图像人和车辆识别网络模型W‑DenseNet逐层提取数据不同水平的特征，使机器获得更高水平的特征表达和理解能力，进而有效分辨目标类别，达到识别人与车的目的；并增加权重参数学习模块，使在网络结构训练中学习到的权重参数加权在相应的卷积层输入特征图上，增强重要特征并抑制无效特征，使其提取到更为有效的特征，以提高网络模型对红外热图像中男女性别识别的准确率。

Description

一种基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法
技术领域
本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法。
背景技术
基于热红外线的摄像机，其成像不受光源的影响，特别是在夜间和雾霾天等光线不足的情况下依然可以有效成像。红外热像仪已广泛应用于智能监控、灾难搜救及汽车智能辅助驾驶等任务中，在这些任务中最常见的目标是人和车辆，对人和车辆红外热图像的机器识别技术在其中发挥着重要的作用，其高准确度和全天候的特点可以快速准确辨别并记录车辆及人的性别，辅助用户采取相应行动或措施，为用户提供了极大的便利。
红外热图像具有以下特点：
(1)非活体目标成像较差，红外热成像与物体表面温度有关，通常情况下，人体温度比周围环境温度高，成像较清晰，检测较容易；车辆则相反。
(2)背景复杂，背景存在很多轮廓和目标很像的物体。
(3)类间特征模糊，在红外热图像中，男女性别特征模糊，识别难度大。
传统对红外热图像的识别方法是通过人工设计特定的特征提取算法来提取特定的特征，然后采用分类算法进行分类识别。这类方法对特征的提取和分类需要多步进行，并且人工设计的特征提取器提取的特征数量非常有限，很难对红外热图像中的男女性别进行有效识别。现存基于CNN的图像识别方法可以一步同时进行特征提取和分类且识别率较高，但多为针对可见光图像而设计，往往不能直接迁移到红外热图像的识别任务中，对含有车辆等非活体目标且背景复杂的红外热图像识别效果较差。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法解决了现有基于卷积神经网络的图像识别方法对含有非活体目标且背景复杂的红外热图像识别效果较差的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，包括以下步骤：
S1、建立图像数据集，并将其划分为训练集和测试集；
S2、对训练集进行预处理，得到增广训练集；
S3、基于深度卷积神经网络DenseNet-201，建立红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet；
S4、根据增广训练集和测试集，对红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet进行训练，得到识别度最高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet；
S5、采用识别度最高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet对目标图像进行处理，得到目标的类别。
进一步地：步骤S2中训练集进行预处理的过程包括：左右翻转操作、对比度增强操作和亮度增强操作。
进一步地：步骤S3具体为：在深度卷积神经网络DenseNet-201结构中的每个瓶颈层前增加权重参数学习模块，建立红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet。
进一步地：权重参数学习模块的输出数据与输入数据的关系表达式为：
Figure BDA0002323035920000021
其中，X′为输出数据，
Figure BDA0002323035920000022
为输入数据，Wi为第i个权重参数，c为输入数据的通道数量，ci为瓶颈层输入特征图的第i个通道。
进一步地：步骤S4中红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet包括：1个输入层模块，4个卷积层模块，3个过渡层模块和1个全连接分类层模块。
进一步地：输入层模块由一个7×7的卷积层和一个3×3的最大池化层相继连接组成，二者步长都为2；
所述每个卷积层模块由多个带权重参数模块的瓶颈层组成，权重参数模块连接在每个瓶颈层之前，是一组初始化为1，数量等于该层瓶颈层输入特征图通道数，并乘在相应输入特征图通道上的可学习参数；每个瓶颈层由1×1的卷积层和3×3的卷积层交替连接构成的组合结构，卷积步长都为1，每个瓶颈层输出32个特征图，输入为经权重参数模块加权的在该瓶颈层之前的所有瓶颈层输出特征图的集合；所述4个卷积层模块包含的瓶颈层数量依次为6、12、48和32。
进一步地：过渡层模块由步长为1的1×1的卷积层和步长为2的2×2的平均池化层组成，通过1×1的卷积层的将每一个层卷积模块输出的通道数减半，池化层将特征图进行分辨率维度降维，连接在两个相邻卷积层模块之间。
进一步地：全连接分类层模块由全局平均池化层和全连接层组成。
进一步地：卷积层都由卷积、批归一化和ReLU激活三个操作依次组成。
进一步地：步骤S4具体为：根据增广训练集，采用优化器对红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet进行训练，在所有增广训练集参与一次训练后，采用测试集对车辆识别网络模型W-DenseNet进行评估，经多次迭代训练，得到识别度最高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet。
本发明有益效果为：本发明将男性、女性和车辆的单目标红外热图像数据集作为训练集和测试集，对训练集进行增广后去训练建立的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet，并用测试集去验证，得到识别度高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet，红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet逐层提取数据不同水平的特征，使机器获得更高水平的特征表达和理解能力，进而有效分辨目标类别，达到识别人与车的目的；并增加权重参数学习模块，使在网络结构训练中学习到的权重参数加权在相应的卷积层输入特征图上，增强重要特征并抑制无效特征，使其提取到更为有效的特征，以提高网络模型对红外热图像中男女性别识别的准确率。
附图说明
图1为一种基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法流程图。
图2为包含6个瓶颈层的卷积层模块的结构示意图；
图3为红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet结构示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，包括以下步骤：
S1、建立图像数据集，并将其划分为训练集和测试集；
采用红外热成像仪收集一个包含男性、女性和车辆的单目标红外热图像各1000幅，建立一个包含3000幅红外热图像的数据集，图像分辨率为360×288。按照8比2的比例划分训练集和测试集，在每一类别的图像中随机选取各800幅图像共2400幅作为训练集，其余600幅作为测试集。图像选取原则主要有只选取含有一个目标的图像，并选用多角度、不同距离拍摄的目标红外热图像，以保证数据集的多样性和丰富度，提高训练所得模型的泛化性能。
S2、对训练集进行预处理，得到增广训练集；
步骤S2中训练集进行预处理的过程包括：左右翻转操作、对比度增强操作和亮度增强操作，对数据进行增广，使增广训练集增加为原来的4倍，测试集不变，提升模型的识别准确度和泛化能力。
S3、基于深度卷积神经网络DenseNet-201，建立红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet；
步骤S3具体为：在深度卷积神经网络DenseNet-201结构中的每个瓶颈层前增加权重参数学习模块，建立红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet。
权重参数学习模块的输出数据与输入数据的关系表达式为：
Figure BDA0002323035920000051
其中，X′为输出数据，
Figure BDA0002323035920000052
为输入数据，Wi为第i个权重参数，c为输入数据的通道数量，ci为瓶颈层输入特征图的第i个通道。
同一个通道表示同一个卷积核提取的特征，故特征图同一通道的所有值乘以同一个权重参数，因而权重参数学习模块可以起到为不同特征加权的目的，以提升有效特征的重要程度并抑制无效特征。
S4、根据增广训练集和测试集，采用优化器对红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet进行训练，在所有增广训练集参与一次训练后，采用测试集对车辆识别网络模型W-DenseNet进行评估，经多次迭代训练，得到识别度最高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet；
如图2～3所示，步骤S4中红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet包括：1个输入层模块，4个卷积层模块，3个过渡层模块和1个全连接分类层模块。
所述输入层模块由一个7×7的卷积层和一个3×3的最大池化层相继连接组成，二者步长都为2；
所述每个卷积层模块由多个带权重参数模块的瓶颈层组成，权重参数模块连接在每个瓶颈层之前，是一组初始化为1，数量等于该层瓶颈层输入特征图通道数，并乘在相应输入特征图通道上的可学习参数，主要作用是学习不同通道的重要性并对瓶颈层的输入特征进行加权；每个瓶颈层由1×1的卷积层和3×3的卷积层交替连接构成的组合结构，卷积步长都为1，每个瓶颈层输出32个特征图，输入为经权重参数模块加权的在该瓶颈层之前的所有瓶颈层输出特征图的集合；所述4个卷积层模块包含的瓶颈层数量依次为6、12、48和32。
过渡层模块由步长为1的1×1的卷积层和步长为2的2×2的平均池化层组成，通过1×1的卷积层的将每一个层卷积模块输出的通道数减半，池化层将特征图进行分辨率维度降维，连接在两个相邻卷积层模块之间。
全连接分类层模块由全局平均池化层和全连接层组成。
卷积层都由卷积、批归一化和ReLU激活三个操作依次组成。
S5、采用识别度最高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet对目标图像进行处理，得到目标的类别。
本发明有益效果为：本发明将男性、女性和车辆的单目标红外热图像数据集作为训练集和测试集，对训练集进行增强后去训练建立的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet，并用测试集去验证，得到识别度高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet，红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet逐层提取数据不同水平的特征，使机器获得更高水平的特征表达和理解能力，进而有效分辨目标类别，达到识别人与车的目的；并增加权重参数学习模块，使在网络结构训练中学习到的权重参数加权在相应的卷积层输入特征图上，增强重要特征并抑制无效特征，使其提取到更为有效的特征，以提高网络模型对红外热图像中男女性别识别的准确率。

Claims (10)

1.一种基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立图像数据集，并将其划分为训练集和测试集；
S2、对训练集进行预处理，得到增广训练集；
S3、基于深度卷积神经网络DenseNet-201，建立红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet；
S4、根据增广训练集和测试集，对红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet进行训练，得到识别度最高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet；
S5、采用识别度最高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet对目标图像进行处理，得到目标的类别。
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，所述步骤S2中训练集进行预处理的过程包括：左右翻转操作、对比度增强操作和亮度增强操作。
3.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：在深度卷积神经网络DenseNet-201结构中的每个瓶颈层前增加权重参数学习模块，建立红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet。
4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，所述权重参数学习模块的输出数据与输入数据的关系表达式为：
Figure FDA0002323035910000011
其中，X′为输出数据，
Figure FDA0002323035910000012
为输入数据，Wi为第i个权重参数，c为输入数据的通道数量，ci为瓶颈层输入特征图的第i个通道。
5.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，所述步骤S4中红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet包括：1个输入层模块，4个卷积层模块，3个过渡层模块和1个全连接分类层模块。
6.根据权利要求5所述的基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，所述输入层模块由一个7×7的卷积层和一个3×3的最大池化层相继连接组成，二者步长都为2；
所述每个卷积层模块由多个带权重参数模块的瓶颈层组成，权重参数模块连接在每个瓶颈层之前，是一组初始化为1，数量等于该层瓶颈层输入特征图通道数，并乘在相应输入特征图通道上的可学习参数；每个瓶颈层由1×1的卷积层和3×3的卷积层交替连接构成的组合结构，卷积步长都为1，每个瓶颈层输出32个特征图，输入为经权重参数模块加权的在该瓶颈层之前的所有瓶颈层输出特征图的集合；所述4个卷积层模块包含的瓶颈层数量依次为6、12、48和32。
7.根据权利要求5所述的基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，所述过渡层模块由步长为1的1×1的卷积层和步长为2的2×2的平均池化层组成，通过1×1的卷积层的将每一个层卷积模块输出的通道数减半，池化层将特征图进行分辨率维度降维，连接在两个相邻卷积层模块之间。
8.根据权利要求5所述的基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，所述全连接分类层模块由全局平均池化层和全连接层组成。
9.根据权利要求6或7所述的基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，所述卷积层都由卷积、批归一化和ReLU激活三个操作依次组成。
10.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的人和车辆红外热图像识别方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：根据增广训练集，采用优化器对红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet进行训练，在所有增广训练集参与一次训练后，采用测试集对车辆识别网络模型W-DenseNet进行评估，经多次迭代训练，得到识别度最高的红外热图像人和车辆识别网络模型W-DenseNet。
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