期刊文献+
共找到415篇文章
< 1 2 21 >
每页显示 20 50 100
A Complex Background Image Registration Method Based on the Optical Flow Field Algorithm
1
作者 Zhentao Liu Lei Xu Shiyao Jiang 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2022年第1期240-248,共9页
An effective nonrigid image registrationmethod is developed based on the optical flow field(OFF)framework for the complex registration of structure images.In our method,a new force is modeled and integrated into the o... An effective nonrigid image registrationmethod is developed based on the optical flow field(OFF)framework for the complex registration of structure images.In our method,a new force is modeled and integrated into the original optical flow equation to jointly drive the motion direction of pixels.At any point in the offset field,in addition to the force generated by the OFF model derived from local gradient information to drive the pixels in the floating image to infiltrate into the reference pixel set,a new“guiding force”derived from the global grayscale overall trend in a given neighborhood system helps the pixels to more properly spread into the corresponding reference pixel set,particularly when the gradient field of the reference image is unstable.In the experiment,a data set containing several images with complex structures was employed to validate the performance of our registration model.The test results show that our method can quickly and efficiently register complex images and is robust to noise in images. 展开更多
关键词 Target tracking Image registration complex background High noise
原文传递
复杂背景下基于YOLOv7-tiny的图像目标检测算法 被引量:2
2
作者 薛珊 安宏宇 +1 位作者 吕琼莹 曹国华 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期261-272,共12页
“黑飞”无人机一旦带有炸弹等物品,会对人们带来威胁。对在公园、游乐场、学校等复杂背景下“黑飞”的无人机进行目标检测是十分必要的。前沿算法YOLOv7-tiny属于轻量级网络,具有更小的网络结构和参数,更适合检测小目标,但在识别小目... “黑飞”无人机一旦带有炸弹等物品,会对人们带来威胁。对在公园、游乐场、学校等复杂背景下“黑飞”的无人机进行目标检测是十分必要的。前沿算法YOLOv7-tiny属于轻量级网络,具有更小的网络结构和参数,更适合检测小目标,但在识别小目标无人机时出现特征提取能力弱、回归损失大、检测精度低的问题;针对此问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的无人机图像目标检测算法YOLOv7-drone。首先,建立无人机图像数据集;其次,设计一种新的注意力机制模块SMSE嵌入到特征提取网络中,增强对复杂背景下无人机目标的关注度;然后,在主干网络中融入RFB结构,扩大特征层的感受野,丰富特征信息以增强特征提取的鲁棒性;然后,改进网络中的特征融合机制,通过新增小目标检测层,增加对小尺度目标的检测精度;然后,改变损失函数提高模型的收敛速度,减少损失以增强模型的鲁棒性;最后,引入可变形卷积(Deformable convolution, DCN),更好的根据目标本身形状进行特征提取,提升了检测精度。在PASCAL VOC公共数据集上进行对比实验,结果表明改进后的算法YOLO7-drone相比于YOLOv7-tiny,平均精度(map@0.5)提升了6%;在自制无人机数据集上进行实验,结果表明YOLOv7-drone与原算法相比,平均精度(map@0.5)提高了6.1%,并且检测速度为72帧/s;与YOLOv5l、YOLOv7目标检测算法进行对比实验,结果表明改进后的算法在平均精度(map@0.5)上分别高于对比算法4%、3.1%,验证了文中算法的可行性。 展开更多
关键词 目标检测 复杂背景 注意力机制 小目标检测
下载PDF
The Lateral Occipital Complex is Activated by Melody with Accompaniment: Foreground and Background Segregation in Auditory Processing
3
作者 Masayuki Satoh Katsuhiko Takeda +1 位作者 Ken Nagata Hidekazu Tomimoto 《Journal of Behavioral and Brain Science》 2011年第3期94-101,共8页
Objective: Most of the western music consists of a melody and an accompaniment. The melody is referred to as the foreground, with the accompaniment the background. In visual processing, the lateral occipital complex (... Objective: Most of the western music consists of a melody and an accompaniment. The melody is referred to as the foreground, with the accompaniment the background. In visual processing, the lateral occipital complex (LOC) is known to participate in foreground and background segregation. We investigated the role of LOC in music processing with use of positron emission tomography (PET). Method: Musically na?ve subjects listened to unfamiliar novel melodies with (accompaniment condition) and without the accompaniment (melodic condition). Using a PET subtraction technique, we studied changes in regional cerebral blood flow (rCBF) during the accompaniment condition compared to the melodic condition. Results: The accompanyment condition was associated with bilateral increase of rCBF at the lateral and medial surfaces of both occipital lobes, medial parts of fusiform gyri, cingulate gyri, precentral gyri, insular cortices, and cerebellum. During the melodic condition, the activation at the anterior and posterior portions of the temporal lobes, medial surface of the frontal lobes, inferior frontal gyri, orbitofrontal cortices, inferior parietal lobules, and cerebellum was observed. Conclusions: The LOC participates in recognition of melody with accompaniment, a phenomenon that can be regarded as foreground and background segregation in auditory processing. The fusiform cortex which was known to participate in the color recognition might be activated by the recognition of flourish sounds by the accompaniment, compared to melodic condition. It is supposed that the LOC and fusiform cortex play similar functions beyond the difference of sensory modalities. 展开更多
关键词 Music Positron Emission Tomography (PET) MELODY ACCOMPANIMENT Foreground and background SEGREGATION Lateral OCCIPITAL complex (LOC)
下载PDF
清代诗歌的复杂性生成背景与可能性研究进路 被引量:3
4
作者 罗时进 《苏州大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2024年第2期150-159,共10页
清诗是在清代社会历史的土壤上生成的,历史的复杂性决定了诗人情感世界的复杂,诗思书写的复杂。作为一种“复杂关系”中的个体,清代诗人们的创作由身世而及民生,由家国而及社会,由种教而及民族,内容极为丰富,且作品数量庞大。在中国古... 清诗是在清代社会历史的土壤上生成的,历史的复杂性决定了诗人情感世界的复杂,诗思书写的复杂。作为一种“复杂关系”中的个体,清代诗人们的创作由身世而及民生,由家国而及社会,由种教而及民族,内容极为丰富,且作品数量庞大。在中国古代诗史的最后一个阶段,往代诗歌发展的每一个知识板块都由川流而成江河,造就出一个规模巨大的诗歌王国。这个诗歌王国至今尚存在很多未知因素,有很多需要探索、垦拓的领域。在现有条件下开展清诗研究,应重视清代诗人天下观、国家观、民族观的变化,于新的文化理念中展开古今通变的思考,并注意对应具体现象和问题,去采取有效方法,寻求可能进路。 展开更多
关键词 清代诗歌 复杂性背景 价值认识 事件叙述 研究进路
下载PDF
基于YOLOv5的复杂背景下植物叶片检测研究
5
作者 刘志强 杨昭 +1 位作者 王建伊 张旭 《计算机技术与发展》 2024年第8期49-56,共8页
对植物叶片进行检测是研究植物表型性状的基础,但真实环境下叶片间相互遮挡、叶片边缘特征不明显、幼叶目标过小以及外部环境如光照条件等因素影响会对叶片检测效果造成很大的障碍。针对复杂背景下的叶片检测,该研究提出了一种基于改进Y... 对植物叶片进行检测是研究植物表型性状的基础,但真实环境下叶片间相互遮挡、叶片边缘特征不明显、幼叶目标过小以及外部环境如光照条件等因素影响会对叶片检测效果造成很大的障碍。针对复杂背景下的叶片检测,该研究提出了一种基于改进YOLOv5模型植物叶片检测方法。通过在骨干网络中引入空洞卷积,使得网络可以捕获到更广阔范围的上下文信息;利用双向连接的加权特征金字塔网络,以增强目标叶片特征提取并更好地融合特征信息;利用注意力机制,通过动态地调整注意力分布,以提高边缘特征表达能力。测试结果表明,在Plant Village数据集筛选的葡萄叶片图像以及自拍摄葡萄生长叶片上测试改进算法的可行性,改进的YOLOv5模型其叶片检测mAP比原生模型提高了5.8%,遮挡叶片检测精度提高了7.09%。叶片检测效果有显著提升。该研究提出的方法可以有效解决复杂背景下植物叶片检测效果不佳的问题,为植物表型研究提供技术支撑。 展开更多
关键词 叶片检测 复杂背景 多尺度融合 小目标检测 深度学习
下载PDF
基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络 被引量:1
6
作者 顾天君 孙阳光 林虎 《中南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期273-279,共7页
针对传统复杂背景字符分割算法的不足,提出了一种基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络.网络结构基于UNet,在特征提取模块中,将传统卷积变为深度可分离卷积,减少了网络特征提取模块的参数量以及计算量,并引入残差学习模块解决网络... 针对传统复杂背景字符分割算法的不足,提出了一种基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络.网络结构基于UNet,在特征提取模块中,将传统卷积变为深度可分离卷积,减少了网络特征提取模块的参数量以及计算量,并引入残差学习模块解决网络退化问题.在自制数据集以及H-DIBCO2018公开数据集上展开实验,并与FCN8s、AttationUNet和UNet进行比较.实验结果表明:所提出的网络可同时兼顾计算效率与分割精度,具有实用性. 展开更多
关键词 UNet网络 深度可分离卷积 残差学习模块 复杂背景 字符语义分割
下载PDF
基于融合编码器与双解码器的半监督疲劳裂纹分割
7
作者 香超 邓露 +1 位作者 王维 郭晶晶 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期89-98,共10页
针对现有基于深度学习的疲劳裂纹分割算法依赖于大量像素级标记的问题,提出了一种半监督疲劳裂纹分割网络SFD-Net.SFD-Net利用对比学习方法进行半监督训练,以减少对大量像素级标记的依赖.同时,它采用融合编码器和双解码器的设计,旨在更... 针对现有基于深度学习的疲劳裂纹分割算法依赖于大量像素级标记的问题,提出了一种半监督疲劳裂纹分割网络SFD-Net.SFD-Net利用对比学习方法进行半监督训练,以减少对大量像素级标记的依赖.同时,它采用融合编码器和双解码器的设计,旨在更好地捕捉裂纹区域的特征并提高分割准确性.通过引入改进注意力模块和边界优化模块,增强了对裂纹特征的表示,提高了裂纹边界的分割质量.在公开的疲劳裂纹数据集上对SFD-Net进行性能验证.结果表明:相较于使用相同标记比例的全监督算法,SFD-Net的分割性能有明显提升;仅使用25%的标记数据时,SFD-Net的交并比(IoU)达到70.6%,超过了使用100%标记数据的其他全监督算法的平均IoU(69.1%);同时,与其他先进的半监督方法相比,SFD-Net在所有标记数据比例下均取得了最高的预测精度. 展开更多
关键词 疲劳裂纹检测 语义分割 半监督学习 对比学习 复杂背景
下载PDF
一种基于Transformer的伪装目标实例分割方法
8
作者 单伟 王亚刚 +2 位作者 管旭 赵开 李菲菲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2739-2746,共8页
本文研究主要针对伪装复杂背景下的图像进行实例分割.由于分割对象的伪装性以及缺少大规模训练集来支撑模型训练,这对于复杂背景下的实例对象分割构成了巨大挑战.受SOTR(Segmenting Objects with Transformer)的启发下,本文设计了一种... 本文研究主要针对伪装复杂背景下的图像进行实例分割.由于分割对象的伪装性以及缺少大规模训练集来支撑模型训练,这对于复杂背景下的实例对象分割构成了巨大挑战.受SOTR(Segmenting Objects with Transformer)的启发下,本文设计了一种方法框架,以解决动物野生环境和其他各类复杂伪装背景下的实例分割问题.相较于原始模型在特征目标的检测表现效果不佳,以及分割掩码存在上下文信息丢失的问题,本文提出的框架主要采用以下方法:引入特定的上下文特征金字塔提取网络CEM-FPN,以解决在高分辨率图像与感受野之间的矛盾.具体而言,高分辨率图像需要更大的感受野,但大感受野会导致小目标的检测误判为背景.在多层级融合模块加入通道空间注意力模块(CS Module),以提升对不同尺度上的各个实例对象的关注度,从而提高原型掩码的质量.实验结果表明,本文方法相较于原模型在COD10K-Test数据集上提升了4.1%的精确度,并在NC4K-Test数据集上提升了4.5%的精确度. 展开更多
关键词 TRANSFORMER 图像分割 注意力机制 通道注意力 空间注意力 端到端 实例分割 复杂背景
下载PDF
基于YOLOv5s-AntiUAV的反无人机目标检测算法研究 被引量:3
9
作者 谭亮 赵良军 +1 位作者 郑莉萍 肖波 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期40-45,107,共7页
随着无人机的应用领域不断拓展,无人机的“黑飞”给公共安全造成严重损害。为解决侵入式无人机小目标在复杂飞行环境下的错检和漏检问题,提出基于YOLOv5s-AntiUAV的反无人机目标检测算法。首先,引入结合深度超参数卷积的Slim-Neck范式,... 随着无人机的应用领域不断拓展,无人机的“黑飞”给公共安全造成严重损害。为解决侵入式无人机小目标在复杂飞行环境下的错检和漏检问题,提出基于YOLOv5s-AntiUAV的反无人机目标检测算法。首先,引入结合深度超参数卷积的Slim-Neck范式,增强算法特征提取能力并保持计算效率。其次,在骨干和颈部网络引入SPD-Conv模块,提高在低分辨率图像中小目标的检测性能。最后,用Alpha-CIoU替换YOLOv5s算法中的CIoU,增强算法泛用性。YOLOv5s-AntiUAV算法与YOLOv5s、SSD和Faster R-CNN算法在数据集Anti-UAV上的对比实验结果表明,改进算法的mAP@0.5值分别增长了1.1、12.1和4.9个百分点,凸显其实用性。由在VisDrone2019数据集上进行的迁移实验显示,相较于YOLOv5s算法,改进算法mAP@0.5值提升了4.5个百分点,表明其相较于原算法具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 反无人机算法 小目标检测 YOLOv5s 复杂背景 Alpha-CIoU
下载PDF
基于改进版Faster-RCNN的复杂背景下桃树黄叶病识别研究
10
作者 张平川 胡彦军 +3 位作者 张烨 张彩虹 陈昭 陈旭 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第3期219-225,251,共8页
由于桃树黄叶病(以下简称PTYLD)初期症状不明显,现有的基于深度学习的桃树病害识别技术,存在识别准确率不高、识别品种单一的问题,提出一种基于Faster-RCNN的PTYLD识别模型。为提高模型对PTYLD识别准确率和识别多样性,提出使用RS-Loss... 由于桃树黄叶病(以下简称PTYLD)初期症状不明显,现有的基于深度学习的桃树病害识别技术,存在识别准确率不高、识别品种单一的问题,提出一种基于Faster-RCNN的PTYLD识别模型。为提高模型对PTYLD识别准确率和识别多样性,提出使用RS-Loss函数代替RPN中的交叉熵函数、使用Soft-NMS算法代替原来的NMS算法,来改进Faster-RCNN。通过试验对比初始版和改进版Faster-RCNN对PTYLD的识别效果。试验结果显示,改进后的Faster-RCNN对黄叶病识别的各类别平均准确率mAP达90.56%、召回率达94.16%、准确率达92.53%,能识别常见的五种PTYLD。 展开更多
关键词 桃树黄叶病 Faster-RCNN 复杂背景 软性非极大值抑制算法
下载PDF
基于ST-YOLOv7的无人机视角下行人及车辆识别 被引量:1
11
作者 郝博 谷继明 刘力维 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期293-298,共6页
由于无人机视角下的背景复杂,识别的目标多为远距离小目标,因此容易导致漏检及误检问题。为了实现无人机视角下对行人及车辆高精度识别,提出了以YOLOv7网络模型为基础的ST-YOLOv7算法,主干网络中融合了Swin Transform模块,构建复杂背景... 由于无人机视角下的背景复杂,识别的目标多为远距离小目标,因此容易导致漏检及误检问题。为了实现无人机视角下对行人及车辆高精度识别,提出了以YOLOv7网络模型为基础的ST-YOLOv7算法,主干网络中融合了Swin Transform模块,构建复杂背景与小目标的全局关系,融入SENet通道注意力机制,为不同通道的特征分配不同权重,增强小目标特征的捕捉,在头部网络中,加入了YOLOv5网络中的C3模块,增加网络的深度和感受野,提高特征提取的能力,增加了1个小目标检测层,进一步提升对小目标识别的精度。实验证明:ST-YOLOv7网络模型在自制的航拍数据集中对行人的识别精度高达83.4%,对数据集中的车辆的识别精度达到了89.3%。均优于YOLOv5和YOLOv7目标检测算法,以较小的效率损失取得了较高精度。 展开更多
关键词 复杂背景 远距离小目标 YOLOv7 注意力机制 目标识别
下载PDF
公共区域监控视频运动目标跟踪系统设计
12
作者 周明政 史亚锋 +1 位作者 吴道广 吕春雷 《微型电脑应用》 2024年第3期140-144,共5页
公共监控区域中的运动目标在运动方向和运动速度方面具有一定的随机性,这增加了目标跟踪难度。为了提升运动目标的跟踪性能,设计了公共区域监控视频运动目标跟踪系统。通过设计系统总体框架,确定了系统工作流程;基于建立的总体框架完成... 公共监控区域中的运动目标在运动方向和运动速度方面具有一定的随机性,这增加了目标跟踪难度。为了提升运动目标的跟踪性能,设计了公共区域监控视频运动目标跟踪系统。通过设计系统总体框架,确定了系统工作流程;基于建立的总体框架完成了系统各个硬件模块的设计,并着重设计了系统检测跟踪模块,使用Kalman滤波算法预测视频运动目标状态辅助该模块完成目标的精准跟踪;依据系统工作流程完成了系统的软件流程设计;结合系统的硬件、软件设计实现对公共区域的视频运动目标检测跟踪。实验结果表明,设计系统在跟踪公共区域的视频运动目标时,跟踪时间短、跟踪精度高、检测跟踪性能高。 展开更多
关键词 Kalman滤波算法 运动目标 复杂背景 目标跟踪
下载PDF
复杂背景下基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别 被引量:2
13
作者 翁存福 朱喜顺 《计算机仿真》 2024年第2期232-236,共5页
由于复杂的背景环境中存在大量噪声点、平滑点以及失真点,影响人脸识别效果,提出基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别方法。考虑到噪声因素的影响建立尺度不变高斯函数,通过该函数描述原始图像的噪声干扰,查找平滑程度最高的像素点,以像素... 由于复杂的背景环境中存在大量噪声点、平滑点以及失真点,影响人脸识别效果,提出基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别方法。考虑到噪声因素的影响建立尺度不变高斯函数,通过该函数描述原始图像的噪声干扰,查找平滑程度最高的像素点,以像素均值作为参考,对像素点及周围区域实行平滑约束。建立包含眼睛、鼻子、嘴巴以及耳朵的面部特征子集,与标准图像比对,采用最大期望算法提取重叠度最高的面部特征,作为人脸识别的参照标准。采用两个向量的内积衡量人脸图像与参考值之间的相似度,计算存在和不存在局部遮挡的特征权重,建立置信区间,代入面部特征权重实施置信对比,完成人脸识别。实验结果表明,所提方法的识别精准度较高,在灰度变化、噪声以及局部遮挡的情况下均能够保证识别精度。 展开更多
关键词 复杂背景 高斯函数 平滑约束 面部特征权重
下载PDF
基于复杂背景的多尺度特征融合手-物交互检测方法
14
作者 王文润 党建武 +1 位作者 王阳萍 梁超 《兰州交通大学学报》 CAS 2024年第5期94-102,共9页
针对手与物体在交互过程中不同场景的背景噪声、光照变化等复杂背景,以及手-物相互遮挡、分辨率低等问题对手-物交互检测精度的影响,提出采用一种两阶段的多尺度特征融合手-物交互检测方法。首先,引入基于特征金字塔的残差网络Resnet50... 针对手与物体在交互过程中不同场景的背景噪声、光照变化等复杂背景,以及手-物相互遮挡、分辨率低等问题对手-物交互检测精度的影响,提出采用一种两阶段的多尺度特征融合手-物交互检测方法。首先,引入基于特征金字塔的残差网络Resnet50作为特征提取主干网络,实现深层语义信息和浅层细节特征的多尺度融合,提高小目标检测的精度;然后,利用检测到的手部区域与物体区域的几何信息来判断是否交互,过滤非交互的物体;最后,在大规模的室内外包括11个类别的手接触物体的人类互动视频帧数据集进行实验,提高网络的泛化性能。实验结果表明,本文所提方法和两阶检测方法相比,在提高检测精度的同时没有增加网络模型复杂度,同时在数据集不同类别的检测精度相对稳定,有效提升了网络的泛化性能。 展开更多
关键词 手物交互 目标检测 复杂背景 多尺度特征融合
下载PDF
基于改进ViBe的自适应运动目标检测算法
15
作者 费莉梅 田翔 郑博仑 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1771-1779,共9页
针对ViBe算法无法去除动态背景,易出现鬼影及不能自适应光照变化的问题,提出一种复杂环境自适应的ViBe改进算法。通过计算区域的复杂度、闪烁波动度,对分类半径R和更新率T进行动态调整,对样本点进行有效性权重的计算,更高效地过滤背景... 针对ViBe算法无法去除动态背景,易出现鬼影及不能自适应光照变化的问题,提出一种复杂环境自适应的ViBe改进算法。通过计算区域的复杂度、闪烁波动度,对分类半径R和更新率T进行动态调整,对样本点进行有效性权重的计算,更高效地过滤背景噪声和适应光照渐变;在检测物体状态变化时,动态调整R和T,通过融合前景点计数和帧差法优化鬼影消除;通过识别最小外接矩阵区域差异加快去除鬼影;利用帧差法实时检测光照突变,及时进行重新初始化,避免大量误检。实验结果表明,改进ViBe算法在适应动态背景、光照变化及抑制鬼影等方面比原算法均有更好检测效果,检测精度平均提升了40.7%。 展开更多
关键词 ViBe算法 运动目标检测 复杂背景 自适应阈值 动态场景 鬼影消除 背景建模 自适应
下载PDF
复杂背景下红外弱小运动目标检测半仿真数据集
16
作者 孙晓亮 郭良超 +4 位作者 张文龙 王梓 侯艳杰 李璋 滕锡超 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第3期309-325,共17页
红外弱小运动目标检测是空中红外探测的核心技术之一,且一直是光电探测领域研究的热点问题,尤其是复杂背景下弱小运动目标检测,尚缺乏有效的技术解决途径。针对当前红外弱小运动目标检测领域数据规模小、场景类型丰富程度不足的问题,本... 红外弱小运动目标检测是空中红外探测的核心技术之一,且一直是光电探测领域研究的热点问题,尤其是复杂背景下弱小运动目标检测,尚缺乏有效的技术解决途径。针对当前红外弱小运动目标检测领域数据规模小、场景类型丰富程度不足的问题,本数据集面向空中红外探测设备远距离探测空中飞行目标应用,借助小型无人机平台搭载红外探测设备,通过实地拍摄、数据加工及仿真目标嵌入处理等,提供了一套数据规模大、场景类型丰富的复杂背景下红外弱小运动目标检测半仿真数据集。图像数据采集中设置多种实验条件,以求尽可能地全方位模拟典型应用场景:为体现探测平台与目标的相对高度,设置了仰视、平视和俯视三种拍摄视角;为模拟不同场景类型,数据集获取场景涵盖了天空、水面、植被、建筑物等多种场景;为模拟被探测目标不同运动情况,数据集中采用分段拟合的方式,设置了不同复杂程度的目标运动轨迹;本数据集仿真了不同灰度分布、不同信号强度的弱小运动目标,并高质量地嵌入图像背景中。本数据集共计350段数据、150185帧图像,标注文件中给出目标坐标位置的详细标注信息。本数据集可为复杂背景下红外弱小运动目标检测、跟踪等研究提供基础数据。 展开更多
关键词 红外弱小运动目标 空中探测平台 复杂背景 目标检测 序列图像
下载PDF
基于U^(2)-Net的痕迹物证图像分割方法的研究
17
作者 陈雅琪 刘丹 《自动化应用》 2024年第11期35-37,41,共4页
针对痕迹物证检测方法精度不高、模型体积较大、部署困难等问题,设计了一种简单且强大的深层网络架构U^(2)-Net,用于研究痕迹物证图像分割方法。该架构特别设计了用于处理复杂背景下的图像分割任务。U^(2)-Net采用了一种新颖的嵌套U型结... 针对痕迹物证检测方法精度不高、模型体积较大、部署困难等问题,设计了一种简单且强大的深层网络架构U^(2)-Net,用于研究痕迹物证图像分割方法。该架构特别设计了用于处理复杂背景下的图像分割任务。U^(2)-Net采用了一种新颖的嵌套U型结构,通过多尺度的特征提取和深层次的信息融合,能精确地识别和分割痕迹物证图像中的关键对象。该方法在痕迹物证的识别和提取方面展现了优越的性能,特别是在处理高度复杂或模糊不清的图像时,能有效提高分割的准确性和细节恢复能力。 展开更多
关键词 图像分割 U^(2)-Net模型 复杂背景 痕迹物证
下载PDF
基于超分辨率重建的反无人机检测方法研究
18
作者 田帅 李盛 +1 位作者 王露曼 邱博之 《无线互联科技》 2024年第8期103-105,共3页
现如今无人机技术在民用和军用领域得到了广泛应用,但是由于无人机技术的易于获取和操作,导致无人机的“黑飞”与“滥飞”问题严重。传统的反无人机检测方法在复杂的飞行环境下常面临误检、漏检等问题,导致对无人机的检测不够准确。因此... 现如今无人机技术在民用和军用领域得到了广泛应用,但是由于无人机技术的易于获取和操作,导致无人机的“黑飞”与“滥飞”问题严重。传统的反无人机检测方法在复杂的飞行环境下常面临误检、漏检等问题,导致对无人机的检测不够准确。因此,文章提出了一种基于超分辨率重建与YOLOv5s融合的检测方法。该方法使用改进的增强型超分辨率重建生成对抗网络(Real-ESRGAN)提升图像分辨率,使得检测网络能够提取到小目标的更多特征信息;使用优化的YOLOv5s对重建后的图像进行检测。实验结果表明,该方法在反无人机检测方面表现出色,精度高达90.3%,相较SSD、YOLOv7等经典目标检测模型效果更好。 展开更多
关键词 超分辨率重建 注意力机制 小目标检测 复杂背景 反无人机算法
下载PDF
复杂背景下的结构光条纹中心提取算法研究
19
作者 高秋玲 成巍 +6 位作者 李文龙 戈海龙 侯兴强 宋汝晖 魏佳洁 贾天烁 蔡馨燕 《山东科学》 CAS 2024年第2期65-73,共9页
线结构光三维扫描建模系统中最关键的一步是提取光条中心线,但环境中各种因素的干扰给中心线提取带来困难。针对线结构光条纹图像存在光斑干扰、光强分布不均、光条宽度差别大、背景复杂等多种问题,提出解决方案。首先采用Otsu对结构光... 线结构光三维扫描建模系统中最关键的一步是提取光条中心线,但环境中各种因素的干扰给中心线提取带来困难。针对线结构光条纹图像存在光斑干扰、光强分布不均、光条宽度差别大、背景复杂等多种问题,提出解决方案。首先采用Otsu对结构光图像二值化;其次采用改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法保留核心点,去除边界点和噪声点;最后将核心点作为输入,构建图数据结构,采用适用于线结构光条纹图像的最短路径搜索算法得到光条中心线。实验结果表明,该算法运行时间在150 ms以内,误差在0.2像素以内,并适用于多种复杂环境,满足实时性、准确性和稳定性的要求。 展开更多
关键词 复杂背景 线结构光 中心线提取 DBSCAN算法 最短路径
下载PDF
基于改进卷积网络的野外复杂背景输电线压接管检测方法
20
作者 邹德华 张宏伟 +2 位作者 乔磊 赵丽媛 江维 《湖南电力》 2024年第1期77-84,共8页
为提升复杂场景下卷积网络压接管检测精度和速度,减小模型,提出一种基于小波分析和改进轻量化神经网络的野外复杂背景下压接管视觉检测方法,使用小波分析去除图像噪声,主干网络使用轻量化GhostNet模型,并引入全维动态卷积增强主干特征... 为提升复杂场景下卷积网络压接管检测精度和速度,减小模型,提出一种基于小波分析和改进轻量化神经网络的野外复杂背景下压接管视觉检测方法,使用小波分析去除图像噪声,主干网络使用轻量化GhostNet模型,并引入全维动态卷积增强主干特征提取能力,使用深度可分离卷积降低模型复杂度,嵌入改进的卷积块的注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),关注重点特征提高模型精度,使用K-means++算法聚类锚框尺寸并线性变换,加快目标框收敛速度,使用CIoU-NMS提高检测速度与精度。实际检测结果表明,与YOLOv4模型相比改进YOLOv4轻量化模型大小大幅降低了199.7 MByte,精度仅损失2.98%,且检测速度提升了3.4 Hz,达33.9 Hz,边缘部署效能指标更优,因此,改进轻量化网络模型在检测精度、模型大小和检测速度之间达到最佳平衡。最后,野外复杂背景多场景下的检测效果也表明算法能很好满足工程实际任务中的检测需求,具有较好工程实用性。 展开更多
关键词 压接管 复杂背景 改进卷积网络 轻量化 全维动态卷积
下载PDF
上一页 1 2 21 下一页 到第
使用帮助 返回顶部