基于并行对抗与多条件融合的生成式高分辨率图像修复

现有的图像修复算法经常会有伪影、语义不准等问题出现,对于缺失较大、分辨率较高的图像,修复效果有限.为此,文中提出基于并行对抗与多条件融合的二阶图像修复网络.首先,利用改进的深度残差网络对缺失图像进行生成式像素填充,并利用第一阶对抗网络补全边缘.然后,提取填充图颜色特征,融合补全边缘图,将融合图作为第二阶对抗网络的条件标签.最后,通过带上下文注意力模块的第二阶网络得到修复结果.在多个数据集上的实验表明,文中算法可获得较逼真的修复效果.

基于图像的多条件融合交通事件检测技术研究

为及时发现道路中的交通事件,提高交通事件判定的准确性,提出基于图像的多条件融合交通事件检测技术。对监控摄像头采集的交通视频图像进行处理,分离背景和目标车辆,再提取目标车辆的运动特征参数,并对车辆进行跟踪。融合车辆方向变化,车辆速度突变,车辆碎片三个判定条件,计算多因素下交通事件发生的总概率,检测交通事件的产生。