微小物体+异常检测——初步调研

什么是微小物体

当目标距离成像系统较远时，目标的像只占场景图像中单个或几个像素，这类微小尺寸目标的形态特征就近似与一个点目标。

微小物体检测的难点

1、小目标的尺度过小，基于手工特征提取的算法大多利用目标周围的邻域信息表达目标
2、小目标本身的特征不够明显，容易受图像噪声的干扰而最终导致无检测和漏检测。

现有方法

1、使用高分辨率摄像头较少成像过程中的干扰和噪声
2、提取识别算法方面，有两大假设：

• 2.1目标与背景存在相对运动：光流法、滤波器法
• 2.2背景的可预测性：相关预测法

与异常检测的结合

道路车辆异常检测

论文

Anomaly Candidate Identification and Starting Time Estimation of Vehicles from Traffic Videos

核心思想

道路交通异常事件检测面临着缺乏训练数据和异常情况较多的挑战。文中提出了一个基于异常候选识别和车辆启动时间估算的两阶段异常事件检测框架。

与小目标识别相关

视野中小的交通工具的识别

DeepScores数据集

论文

DeepSc