一种基于时空双编码的夜间交通视频显著性检测方法

摘要

本发明公开一种基于时空双编码的夜间交通视频显著性检测方法，应用于计算机视觉技术领域，针对现有技术在夜间交通场景的显著性检测上所面对的难题，本发明涉及的网络模型包括时空双编码、attention融合和解码器三个部分；时间编码模块采用卷积LSTM来学习夜间交通视频的连续时间序列的前后时间信息，突出交通视频中的运动特性；在空间编码模块，利用金字塔空洞卷积(PDC)来提取不同大小感受野下的空间特征；Attention模块在融合时间特征和空间特征的同时，增强了对驾驶任务贡献较大的特征；最后，通过解码器准确地预测夜间驾驶任务中重要的显著性区域。