Resumen

La detección de objetos se utiliza ampliamente en las ciudades inteligentes, incluyendo el monitoreo de seguridad, el control del tráfico y la conducción de automóviles. Sin embargo, en el escenario de la ciudad inteligente, muchos objetos tendrán problemas de oclusión. Además, la mayoría de los detectores de objetos populares suelen ser sensibles a diversas oclusiones del mundo real. En este artículo se propone un detector de objetos de percepción de oclusión mejorado con características, que detecta simultáneamente objetos ocultos y utiliza completamente la información espacial. Para generar ejemplos difíciles con oclusiones, un generador de máscaras localiza y enmascara regiones discriminadas con métodos débilmente supervisados. Para obtener una representación de características enriquecida, diseñamos un módulo de fusión de representación multiscale para combinar mapas de características jerárquicas. Además, este método explota la información contextual acumulando representaciones de diferentes regiones en los mapas de características. El modelo se entrena mediante aprendizaje de extremo a extremo minimizando la pérd

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Detección de objetos; Ciudades inteligentes; Problemas de oclusión; Percepción mejorada de la oclusión de características; Información espacial; Mapas de características jerárquicas
• Keywords:Object detection; Smart cities; Occlusion problems; Feature-enhanced occlusion perception; Spatial information; Hierarchical feature maps