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电路板红外图像多目标提取算法 被引量:4
1
作者 王力 曾佩佩 郝建新 《计算机系统应用》 2014年第2期142-145,85,共5页
电路板红外图像芯片提取是电路板红外图像故障检测系统中的重要环节,传统的芯片发热区域提取方法或多或少需要人工干预,在芯片较多和热辐射情况复杂电路板中人工参与效果不是很理想.基于电路板红外图像特征提出了一种自适应多目标区域... 电路板红外图像芯片提取是电路板红外图像故障检测系统中的重要环节,传统的芯片发热区域提取方法或多或少需要人工干预,在芯片较多和热辐射情况复杂电路板中人工参与效果不是很理想.基于电路板红外图像特征提出了一种自适应多目标区域增长算法,将该多目标区域增长算法与GVF-Snake模型相结合用于电路板红外图像芯片提取.利用多目标区域增长算法将每一块芯片的发热区域和辐射区域一并提取,再利用区域增长确定GVF-Snake模型初始轮廓,利用GVF模型进行芯片发热区域提取.实验表明,这种算法能够无人工干预的准确提取电路板红外图像所有芯片发热区域,具有一定的实用性和鲁棒性. 展开更多
关键词 红外图像 多目标提取 芯片发热区域 区域增长 GVF SNAKE模型
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基于多目标提取与航迹处理的目标告警技术研究 被引量:1
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作者 常明志 沈秀娟 《计算机与数字工程》 2016年第4期642-645,共4页
光电探测设备具有完全被动工作方式、隐蔽性好、不受电子干扰、图像清晰直观等优点而被广泛应用,为减轻值班人员的工作压力并适用于无人值守光电探测设备的要求,设计开发了基于多目标提取与航迹处理的目标告警系统。多目标提取采用了梯... 光电探测设备具有完全被动工作方式、隐蔽性好、不受电子干扰、图像清晰直观等优点而被广泛应用,为减轻值班人员的工作压力并适用于无人值守光电探测设备的要求,设计开发了基于多目标提取与航迹处理的目标告警系统。多目标提取采用了梯度图像增强和多向梯度自适应检测的梯度图像处理算法,提高了目标提取的准确性;航迹处理算法消除了海面波浪等干扰因素对告警的不利影响,降低了虚警率。 展开更多
关键词 光电探测 目标告警 多目标提取 多向梯度自适应检测
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基于单水平集的多目标轮廓提取 被引量:22
3
作者 龚永义 罗笑南 +2 位作者 黄辉 廖国钧 张余 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期120-128,共9页
多目标轮廓提取是图像分割的重要研究内容.文章在Chan和Vese的无边界主动轮廓模型(简称CV模型)的基础上,提出基于单水平集的多目标轮廓提取算法.CV模型只能实现单目标的轮廓提取,主要原因是不能使水平集函数驱动的轮廓线在某些目标区域... 多目标轮廓提取是图像分割的重要研究内容.文章在Chan和Vese的无边界主动轮廓模型(简称CV模型)的基础上,提出基于单水平集的多目标轮廓提取算法.CV模型只能实现单目标的轮廓提取,主要原因是不能使水平集函数驱动的轮廓线在某些目标区域正确分裂,没有有效利用轮廓线的拓扑分裂信息.通过修正CV模型,引入标记模板,用于追踪零水平集的分裂情况,对不同的准目标区域区别处理;引入图像区域均值模板,用于估计可能淹没在背景区域中的目标区域,促使水平集函数在上述目标区域充分变形,使对应零水平集充分分裂,实现多目标轮廓提取.并且文章提供了一系列不同条件下的实验结果,并与其它类似的研究成果进行比较,结果表明,该文的工作是有意义的. 展开更多
关键词 多目标轮廓提取 图像分割 单水平集
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基于改进YOLO v3的肉牛多目标骨架提取方法 被引量:10
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作者 张宏鸣 李永恒 +3 位作者 周利香 汪润 李书琴 王红艳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期285-293,共9页
针对肉牛行为识别过程中,多目标骨架提取精度随目标数量增多而大幅降低的问题,提出了一种改进YOLO v3算法(Not classify RFB-YOLO v3,NC-YOLO v3),在主干网络后引入RFB(Receptive field block)扩大模型感受野,剔除分类模块提高检测效率... 针对肉牛行为识别过程中,多目标骨架提取精度随目标数量增多而大幅降低的问题,提出了一种改进YOLO v3算法(Not classify RFB-YOLO v3,NC-YOLO v3),在主干网络后引入RFB(Receptive field block)扩大模型感受野,剔除分类模块提高检测效率,结合8SH(8Stacked Hourglass)算法实现实际养殖环境下的肉牛多目标检测与骨架提取。实验为肉牛骨架设置16个关键节点形成肉牛骨架点位信息,通过对图像多尺度和多方向训练提高检测精度。针对多目标骨架提取模型检测的关键点信息进行统计分析,提出一种对肉牛站立和卧倒行为识别的方法。实验结果表明:在目标检测方面,NC-YOLO v3模型的召回率可达99.00%,精度可达97.80%,平均精度可达97.18%。与原模型相比,平均精度提高4.13个百分点,去除的网络参数量为13.81 MB;在单牛骨架提取方面,采用8层堆叠的Hourglass网络检测关键点位置,平均精度均值可达90.75%;在多牛骨架提取方面,NC-YOLO v3构建的模型相对于YOLO v3构建的模型,平均精度均值提高4.11个百分点,达到66.05%。 展开更多
关键词 肉牛 多目标骨架提取 目标检测 关键点检测 RFB YOLO v3
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多运动目标实时提取系统设计与实现
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作者 尉钟 郭志军 祁超 《电子技术应用》 北大核心 2011年第2期23-25,共3页
针对弹道测量环境中大视场、大数据量、高速传输复杂的图像中多运动目标提取算法,设计了基于双DSP+FPGA的实时图像处理系统。提出了一种结合背景自适应更新与基于窗口的目标提取算法,通过背景自适应更新算法得到目标运动区域,再运用基... 针对弹道测量环境中大视场、大数据量、高速传输复杂的图像中多运动目标提取算法,设计了基于双DSP+FPGA的实时图像处理系统。提出了一种结合背景自适应更新与基于窗口的目标提取算法,通过背景自适应更新算法得到目标运动区域,再运用基于窗口的目标提取算法实时提取多运动目标的信息。实验证明,系统能准确实时地提取目标信息,满足弹道测量系统要求。 展开更多
关键词 数字信号处理器 实时图像处理 多目标提取 自适应背景更新
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应用复双谱对角切片的雷达多目标特征提取 被引量:3
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作者 王首勇 朱光喜 《信号处理》 CSCD 2002年第6期500-504,共5页
提出了应用Chirp-z变换把依赖于傅里叶变换的双谱对角切片扩展为可在z平面上选择任意变换路径和任意频率分辨率的复双谱对角切片,并作为多目标模式的分类特征,能获取双谱以外的可分性特征。为压缩特征维数,选择可分性最好的特征,提出了... 提出了应用Chirp-z变换把依赖于傅里叶变换的双谱对角切片扩展为可在z平面上选择任意变换路径和任意频率分辨率的复双谱对角切片,并作为多目标模式的分类特征,能获取双谱以外的可分性特征。为压缩特征维数,选择可分性最好的特征,提出了实用的距离准则,在两类模式情况下,该准则等于Fisher准则,用于多类模式比Fisher准则更易于选择特征。最后应用上述方法,给出了雷达多目标特征提取的实验结果。 展开更多
关键词 复双谱对角切片 雷达 多目标特征提取 CHIRP-Z变换 目标识别
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具有部分多目标轮廓提取特性的单水平集方法
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作者 李伟斌 宋松和 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第21期199-201,共3页
C-V模型只能实现单目标图像的轮廓提取,造成这种后果的主要原因是C-V模型过多地考虑了演化曲线内外部的信息,反而造成了曲线的不正确演化。针对这点,提出了一种新的更为简单的水平集方法,该方法对初始曲线位置选取没有特殊要求,演化过... C-V模型只能实现单目标图像的轮廓提取,造成这种后果的主要原因是C-V模型过多地考虑了演化曲线内外部的信息,反而造成了曲线的不正确演化。针对这点,提出了一种新的更为简单的水平集方法,该方法对初始曲线位置选取没有特殊要求,演化过程中符号距离函数也无需重新初始化。运用该方法,给出了几幅不同性质图像的实验结果,结果表明,方法不仅能保证单目标轮廓的正确提取,还具有部分多目标轮廓提取的特点,而且需时少,具有一定的抗噪性。 展开更多
关键词 单水平集方法 C-V模型 图像分割 多目标轮廓提取
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基于前视声纳的成像与多目标特征提取 被引量:5
8
作者 吴丽媛 徐国华 余琨 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期222-225,共4页
针对水下目标图像的几何特性,提出了一种基于弦中点的改进Hough变换椭圆检测方法,实现了水下多目标的特征提取。单波束机械扫描前视声纳的图像数据为二维极坐标形式,采用波束内插方法和坐标变换方法生成图像,并对其进行图像预处理和轮... 针对水下目标图像的几何特性,提出了一种基于弦中点的改进Hough变换椭圆检测方法,实现了水下多目标的特征提取。单波束机械扫描前视声纳的图像数据为二维极坐标形式,采用波束内插方法和坐标变换方法生成图像,并对其进行图像预处理和轮廓跟踪,据此再进行多目标特征提取。通过水池实验结果表明,该方法对于水下多目标的特征描述更简明准确,为多目标识别与定位提供了有用信息。 展开更多
关键词 前视声纳 HOUGH变换 椭圆检测 多目标特征提取 图像预处理 轮廓跟踪
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一种GMPHD滤波改进算法及仿真研究 被引量:1
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作者 王勇 罗泽举 王永齐 《火控雷达技术》 2016年第3期32-37,共6页
提出了一种面向快速多目标跟踪的多目标信息自适应提取算法。该算法引入子PHD表示单目标强度,其积分表征目标存在概率,并分类为存活子PHD、新生子PHD以及预备存活子PHD,对各子PHD进行预测及更新,另外构建多子PHD管理策略实现航迹提取,... 提出了一种面向快速多目标跟踪的多目标信息自适应提取算法。该算法引入子PHD表示单目标强度,其积分表征目标存在概率,并分类为存活子PHD、新生子PHD以及预备存活子PHD,对各子PHD进行预测及更新,另外构建多子PHD管理策略实现航迹提取,从而实现快速目标跟踪。仿真结果表明,此算法在状态估计的精度以及计算效率上具有非常明显的优势。 展开更多
关键词 混合高斯概率假设密度滤波器 自适应 子PHD 多目标信息提取
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Classification of underwater still objects based on multi-field features and SVM 被引量:4
10
作者 TIAN Jie XUE Shan-hua HUANG Hai-ning ZHANG Chun-hua 《Journal of Marine Science and Application》 2007年第1期36-40,共5页
A Support Vector Machine is used as a classifier to the automatic detection and recognition of underwater still objects. Discrimination between the objects can be transferred into different projection spaces by the pr... A Support Vector Machine is used as a classifier to the automatic detection and recognition of underwater still objects. Discrimination between the objects can be transferred into different projection spaces by the process of multi-field feature extraction. The multi-field feature vector includes time-domain, spectral, time-frequency distribution and bi-spectral features. Underwater target recognition can be considered as a problem of small sample recognition. SVM algorithm is appropriate to this kind of problems because of its outstanding generalizability. The SVM is contrasted with a Gaussian classifier and a k-nearest classifier in some experiments using real data of lake or sea trial. The experimental results indicate that SVM is better than the others two. 展开更多
关键词 underwater still objects CLASSIFICATION feature support vector machine (SVM)
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