基于改进ResNet-18的红外图像人体行为识别方法研究

作者：周啸辉; 余磊; 何茜; 陈涵; 聂宏; 欧巧凤; 熊邦书

来源：激光与红外, 2021, 51(09): 1178-1184.

DOI：10.3969/j.issn.1001-5078.2021.09.011

• 人体行为识别
• 改进ResNe-18网络
• 红外图像
• 多重残差结构
• 改进CBAM模块

人体行为识别在安全监护、安防监控、智能家居等诸多领域具有重要的研究意义和广泛的应用价值。由于红外信息具有受光照影响小、保护隐私等特性,因此基于红外信息的人体行为识别方法备受国内外学者关注。本文对包含7种行为类别的红外信息进行连续帧拼接处理,构建红外图像数据集。传统的ResNet-18网络性能较为优异,在可见光图像识别上一直表现良好,但在红外图像识别中效果欠佳。本文根据红外图像特性,对其进行相应改进:首先,构建多分支同构结构,替换7×7卷积,增强网络的表达能力;其次,结合最大池化与平均池化,避免丢失有用信息;最后,引入非对称卷积块构成多重残差结构,并与改进CBAM模块结合对残差块进行优化,从而增加网络多样性,提升网络的特征提取能力。实验结果表明,改进ResNet-18网络识别率达到99.96%,不但高于传统的ResNet-18网络,而且明显优于基于红外图像的其他网络。

• 单位
  南昌航空大学