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一种适合警用的精细图像语义分割方法
1
作者
陈岩
张承明
+2 位作者
高帅
于西占
于晓妍
《警学研究》
2019年第3期18-24,共7页
图像分割是雪亮工程和警用机器人系统控制研究中的关键技术,利用全卷积神经网络和条件随机场建立一种能够对图像进行精细分割的模型(EdgeCNN)。EdgeCNN使用全卷积网络结构提取像素级的颜色特征、纹理特征和语义特征;通过上采样得到图像...
图像分割是雪亮工程和警用机器人系统控制研究中的关键技术,利用全卷积神经网络和条件随机场建立一种能够对图像进行精细分割的模型(EdgeCNN)。EdgeCNN使用全卷积网络结构提取像素级的颜色特征、纹理特征和语义特征;通过上采样得到图像每个像素位置的特征向量,使用SoftMax分类器对图像进行粗分割;利用条件随机场描述相邻像素的约束关系,对图像粗分割结果的边缘进行精细处理。利用公开数据集PascalVOC进行训练,选择SegNet,DeepLab,RefineNet作为对比模型进行实验,以满足安防等场景下的图像处理工作要求。
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关键词
图像分割
卷积神经网络
条件随机场
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职称材料
题名
一种适合警用的精细图像语义分割方法
1
作者
陈岩
张承明
高帅
于西占
于晓妍
机构
山东农业大学
中国科学院遥感与数字地球研究所
泰安市公安局岱岳区分局
出处
《警学研究》
2019年第3期18-24,共7页
文摘
图像分割是雪亮工程和警用机器人系统控制研究中的关键技术,利用全卷积神经网络和条件随机场建立一种能够对图像进行精细分割的模型(EdgeCNN)。EdgeCNN使用全卷积网络结构提取像素级的颜色特征、纹理特征和语义特征;通过上采样得到图像每个像素位置的特征向量,使用SoftMax分类器对图像进行粗分割;利用条件随机场描述相邻像素的约束关系,对图像粗分割结果的边缘进行精细处理。利用公开数据集PascalVOC进行训练,选择SegNet,DeepLab,RefineNet作为对比模型进行实验,以满足安防等场景下的图像处理工作要求。
关键词
图像分割
卷积神经网络
条件随机场
Keywords
image segmentation
convolutional neural networks
conditional random fields
分类号
D631 [政治法律—中外政治制度]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种适合警用的精细图像语义分割方法
陈岩
张承明
高帅
于西占
于晓妍
《警学研究》
2019
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