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形状匹配的铁路油罐车罐口视觉定位方法
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作者 项学智 马竹山 +2 位作者 周宪坤 王路 乔玉龙 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第5期5-9,共5页
为了克服非均匀光照、车型以及摄像机安装位置等因素造成的罐口定位误差,提出了一种基于形状匹配的铁路油罐车罐口视觉定位方法。利用罐口为标准几何形状的特点,使用标准图像提取罐口边缘并进行形状拟合;将得到的轮廓形状作为图像识别模... 为了克服非均匀光照、车型以及摄像机安装位置等因素造成的罐口定位误差,提出了一种基于形状匹配的铁路油罐车罐口视觉定位方法。利用罐口为标准几何形状的特点,使用标准图像提取罐口边缘并进行形状拟合;将得到的轮廓形状作为图像识别模板,在待搜索图像中使用基于轮廓的归一化互相关查找目标;在搜索过程中对形状模板进行缩放,以兼容不同型号车型罐口;利用图像金字塔技术减小计算量,加快匹配速度。结果表明,所提出的方法满足误差要求,能够应用于工业现场。 展开更多
关键词 机器视觉 视觉定位 形状匹配 铁路油罐车
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多特征融合的端到端链式行人多目标跟踪网络 被引量:3
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作者 周海赟 项学智 +1 位作者 王馨遥 任文凯 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期305-313,共9页
目标检测、特征提取与数据关联作为多目标跟踪网络中重要的组件,独立或部分联合地发挥作用,这种组件分离的方法虽取得了良好的跟踪效果,但增加了跟踪网络的复杂性,影响了跟踪速度。为提升行人多目标跟踪速度及维持跟踪精度,提出一种端... 目标检测、特征提取与数据关联作为多目标跟踪网络中重要的组件,独立或部分联合地发挥作用,这种组件分离的方法虽取得了良好的跟踪效果,但增加了跟踪网络的复杂性,影响了跟踪速度。为提升行人多目标跟踪速度及维持跟踪精度,提出一种端到端链式行人多目标跟踪网络。将目标检测、特征提取与数据关联集成到一个统一的框架中,将连续2帧图片组成一个节点作为输入,直接回归出节点之间相同目标的成对边界框,利用相邻节点之间公共帧的强相似性,仅使用交并比匹配进行数据关联,以提高跟踪速度。使用多特征融合的双向特征金字塔,并在金字塔网络中引用改进可变形卷积,提高模型对目标形变的适应性。为解决正负样本不平衡及梯度贡献的差异,将focal loss与BalancedL1 Loss组成多任务学习损失函数以促进网络的均衡学习。在MOT17数据集上的实验结果表明,与DeepSORT、TubeTK、CenterTrack等网络相比,该网络可有效实现跟踪速度与精度的平衡,多目标跟踪精度为69.6,跟踪速度保持为21.6 frame/s。 展开更多
关键词 多目标跟踪 链式跟踪 多特征融合 特征金字塔 多任务损失函数
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结合注意力机制的深度学习光流网络 被引量:2
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作者 周海赟 项学智 +2 位作者 翟明亮 张荣芳 王帅 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第11期1920-1929,共10页
为提升基于编解码架构的U型网络在深度学习光流估计中的精度,提出了一种结合注意力机制的改进有监督深度学习光流网络。网络由收缩和扩张两部分组成,收缩部分利用一系列卷积层来提取图像之间的高级特征,扩张部分通过反卷积操作将特征图... 为提升基于编解码架构的U型网络在深度学习光流估计中的精度,提出了一种结合注意力机制的改进有监督深度学习光流网络。网络由收缩和扩张两部分组成,收缩部分利用一系列卷积层来提取图像之间的高级特征,扩张部分通过反卷积操作将特征图恢复至原始图像分辨率,将通道注意力机制引入U型网络架构中以学习通道之间的相互依赖性,自适应地调整各通道的特征权重,增强网络的特征提取能力。同时,改进的网络还使用了空洞卷积以在卷积核尺寸不变的情况下增大感受野,使用变分光流方法中的恒常约束与平滑约束以进一步利用运动先验知识提升估计效果。最后基于合成图像序列数据集进行了实验验证,实验结果表明所设计的网络能够有效提升深度学习光流估计的准确率。 展开更多
关键词 光流估计 深度学习 注意力机制 空洞卷积 先验约束
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RANDOM FOREST FOR INTERMEDIATE DESCRIPTOR FUSION IN SHOT BOUNDARY DETECTION 被引量:1
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作者 Zhang Lei Chang Anqi xiang xuezhi 《Journal of Electronics(China)》 2014年第5期465-472,共8页
Shot boundary detection is the fundamental part in many real applications as video retrieval and so on. This paper tackles the problem of video segment obtaining in complex movie videos. Firstly, intermediate descript... Shot boundary detection is the fundamental part in many real applications as video retrieval and so on. This paper tackles the problem of video segment obtaining in complex movie videos. Firstly, intermediate descriptor is proposed to depict the variation of both abrupt and gradual change in shot boundaries, which is formed by distance vector on Local Binary Pattern(LBP), GIST(GIST) or their fusion. Instead of just using the adjacent frames distance, intermediate descriptor keeps the distances between current frame and consecutive frames. It comprehensively characterizes local temporal structure, which is especially important for gradual change. For the excellent ability for feature fusion in random forests, it is adopted here to verify the fusion effect of intermediate descriptor on LBP and GIST. The whole experiments are designed on the subset of TRECVid 2013 INS(INstance Search) task to verify the effectiveness of proposed intermediate descriptor and the fusion ability for random forest. Compared with static and adaptive thresholds approaches, the best performance can be achieved by post-fusion of intermediate descriptor on LBP and GIST. 展开更多
关键词 Shot boundary detection Intermediate descriptor Random forest ~sion Gist (GIST) Local Binary Pattern (LBP)
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