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基于CNN的多尺寸航拍图像定位方法的研究与实现
被引量:
7
1
作者
潘海侠
徐嘉璐
+2 位作者
李锦涛
王赟豪
王华锋
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2170-2176,共7页
图像定位常用于无人机视觉导航,传统的无人机视觉导航广泛采用景象匹配导航方式,随着计算机技术的不断发展,深度学习技术为视觉导航的实现提供了新途径。以无人机的垂直侦查为背景,将飞行区域的航拍图像划分成大小相同的若干网格,每个...
图像定位常用于无人机视觉导航,传统的无人机视觉导航广泛采用景象匹配导航方式,随着计算机技术的不断发展,深度学习技术为视觉导航的实现提供了新途径。以无人机的垂直侦查为背景,将飞行区域的航拍图像划分成大小相同的若干网格,每个网格代表一类区域,用网格图像制作数据集训练卷积神经网络(CNN)。基于AlexNet设计了一种融合显著性特征的全卷积网络模型,有效实现了一个基于CNN的多尺寸输入的滑动窗口分类器,并提出了一种邻域显著性参照定位策略来筛选分类结果,从而实现多尺寸航拍图像的定位。
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关键词
多尺寸航拍图像定位
全卷积网络
滑动窗口
显著性
特征融合
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职称材料
基于编解码双路卷积神经网络的视觉自定位方法
被引量:
3
2
作者
贾瑞明
刘圣杰
+2 位作者
李锦涛
王赟豪
潘海侠
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1965-1972,共8页
为了从单张RGB图像估计出相机的位姿信息,提出了一种深度编解码双路卷积神经网络(CNN),提升了视觉自定位的精度。首先,使用编码器从输入图像中提取高维特征;然后,使用解码器提升特征的空间分辨率;最后,通过多尺度位姿预测器输出位姿参...
为了从单张RGB图像估计出相机的位姿信息,提出了一种深度编解码双路卷积神经网络(CNN),提升了视觉自定位的精度。首先,使用编码器从输入图像中提取高维特征;然后,使用解码器提升特征的空间分辨率;最后,通过多尺度位姿预测器输出位姿参数。由于位置和姿态的特性不同,网络从解码器开始采用双路结构,对位置和姿态分别进行处理,并且在编解码之间增加跳跃连接以保持空间信息。实验结果表明:所提网络的精度与目前同类型算法相比有明显提升,其中相机姿态角度精度有较大提升。
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关键词
视觉自定位
编解码结构
卷积神经网络(CNN)
跳跃连接
双路网络
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职称材料
深度学习机制与小波融合的超分辨率重建算法
被引量:
5
3
作者
杨思晨
王华锋
+2 位作者
王月海
李锦涛
王赟豪
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期189-197,共9页
深度学习技术在超分辨率重建领域中发展迅速。为了进一步提升重建图像的质量和视觉效果,针对基于生成对抗网络(GAN)的超分辨率重建算法重建图像的纹理放大后不自然的问题,提出了一种结合小波变换和生成对抗网络的超分辨率重建算法。所...
深度学习技术在超分辨率重建领域中发展迅速。为了进一步提升重建图像的质量和视觉效果,针对基于生成对抗网络(GAN)的超分辨率重建算法重建图像的纹理放大后不自然的问题,提出了一种结合小波变换和生成对抗网络的超分辨率重建算法。所提算法在生成对抗网络中将小波分解的每个分量在各自独立的子网中进行训练,实现网络对小波系数的预测,有效地重建出具有丰富的全局信息和局部纹理细节信息的高分辨率图像。实验结果表明,对比基于生成对抗网络的算法,所提算法重建图像的客观评价指标峰值信噪比(PSNR)和结构相似性分别能提高至少0.99 dB和0.031。
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关键词
小波变换
生成对抗网络(GAN)
超分辨率重建
深度学习
多分辨分析
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职称材料
题名
基于CNN的多尺寸航拍图像定位方法的研究与实现
被引量:
7
1
作者
潘海侠
徐嘉璐
李锦涛
王赟豪
王华锋
机构
北京航空航天大学软件学院
北方工业大学信息学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2170-2176,共7页
文摘
图像定位常用于无人机视觉导航,传统的无人机视觉导航广泛采用景象匹配导航方式,随着计算机技术的不断发展,深度学习技术为视觉导航的实现提供了新途径。以无人机的垂直侦查为背景,将飞行区域的航拍图像划分成大小相同的若干网格,每个网格代表一类区域,用网格图像制作数据集训练卷积神经网络(CNN)。基于AlexNet设计了一种融合显著性特征的全卷积网络模型,有效实现了一个基于CNN的多尺寸输入的滑动窗口分类器,并提出了一种邻域显著性参照定位策略来筛选分类结果,从而实现多尺寸航拍图像的定位。
关键词
多尺寸航拍图像定位
全卷积网络
滑动窗口
显著性
特征融合
Keywords
multi-dimensional aerial image location
fully convolutional network
sliding window
saliency
feature fusion
分类号
V221.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TB553 [理学—声学]
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职称材料
题名
基于编解码双路卷积神经网络的视觉自定位方法
被引量:
3
2
作者
贾瑞明
刘圣杰
李锦涛
王赟豪
潘海侠
机构
北方工业大学信息学院
北京航空航天大学软件学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1965-1972,共8页
基金
国家重点研发计划(2017YFB0802300)
北京市教委面上项目(KM201510009005)
北方工业大学学生科技活动项目(110051360007)~~
文摘
为了从单张RGB图像估计出相机的位姿信息,提出了一种深度编解码双路卷积神经网络(CNN),提升了视觉自定位的精度。首先,使用编码器从输入图像中提取高维特征;然后,使用解码器提升特征的空间分辨率;最后,通过多尺度位姿预测器输出位姿参数。由于位置和姿态的特性不同,网络从解码器开始采用双路结构,对位置和姿态分别进行处理,并且在编解码之间增加跳跃连接以保持空间信息。实验结果表明:所提网络的精度与目前同类型算法相比有明显提升,其中相机姿态角度精度有较大提升。
关键词
视觉自定位
编解码结构
卷积神经网络(CNN)
跳跃连接
双路网络
Keywords
visual localization
encoder-decoder architecture
convolutional neural network(CNN)
skip connection
dual-stream network
分类号
V249.32+9 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度学习机制与小波融合的超分辨率重建算法
被引量:
5
3
作者
杨思晨
王华锋
王月海
李锦涛
王赟豪
机构
北方工业大学信息学院
北京航空航天大学软件学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期189-197,共9页
文摘
深度学习技术在超分辨率重建领域中发展迅速。为了进一步提升重建图像的质量和视觉效果,针对基于生成对抗网络(GAN)的超分辨率重建算法重建图像的纹理放大后不自然的问题,提出了一种结合小波变换和生成对抗网络的超分辨率重建算法。所提算法在生成对抗网络中将小波分解的每个分量在各自独立的子网中进行训练,实现网络对小波系数的预测,有效地重建出具有丰富的全局信息和局部纹理细节信息的高分辨率图像。实验结果表明,对比基于生成对抗网络的算法,所提算法重建图像的客观评价指标峰值信噪比(PSNR)和结构相似性分别能提高至少0.99 dB和0.031。
关键词
小波变换
生成对抗网络(GAN)
超分辨率重建
深度学习
多分辨分析
Keywords
wavelet transform
generative adversarial network(GAN)
super-resolution reconstruction
deep learning
mult-iresolution analysis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN的多尺寸航拍图像定位方法的研究与实现
潘海侠
徐嘉璐
李锦涛
王赟豪
王华锋
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
下载PDF
职称材料
2
基于编解码双路卷积神经网络的视觉自定位方法
贾瑞明
刘圣杰
李锦涛
王赟豪
潘海侠
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
下载PDF
职称材料
3
深度学习机制与小波融合的超分辨率重建算法
杨思晨
王华锋
王月海
李锦涛
王赟豪
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
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