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Point Reg Net: Invariant Features for Point Cloud Registration Using in Image-Guided Radiation Therapy 被引量:1
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作者 Zhengfei Ma Bo Liu +1 位作者 Fugen Zhou Jingheng Chen 《Journal of Computer and Communications》 2018年第11期116-125,共10页
In image-guided radiation therapy, extracting features from medical point cloud is the key technique for multimodality registration. This novel framework, denoted Control Point Net (CPN), provides an alternative to th... In image-guided radiation therapy, extracting features from medical point cloud is the key technique for multimodality registration. This novel framework, denoted Control Point Net (CPN), provides an alternative to the common applications of manually designed keypoint descriptors for coarse point cloud registration. The CPN directly consumes a point cloud, divides it into equally spaced 3D voxels and transforms the points within each voxel into a unified feature representation through voxel feature encoding (VFE) layer. Then all volumetric representations are aggregated by Weighted Extraction Layer which selectively extracts features and synthesize into global descriptors and coordinates of control points. Utilizing global descriptors instead of local features allows the available geometrical data to be better exploited to improve the robustness and precision. Specifically, CPN unifies feature extraction and clustering into a single network, omitting time-consuming feature matching procedure. The algorithm is tested on point cloud datasets generated from CT images. Experiments and comparisons with the state-of-the-art descriptors demonstrate that CPN is highly discriminative, efficient, and robust to noise and density changes. 展开更多
关键词 Medical image REGISTRATION POINT cloud Deep Learning INVARIANT feature
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RESEARCH ON SATELLITE IMAGE PROCESSING AND RECOGNITION WITH PARALLEL ALGORITHM 被引量:1
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作者 刘正光 郭爱民 +1 位作者 程彦 刘勇 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 1999年第2期73-77,共5页
Using the method of mathematical morphology,this paper fulfills filtration,segmentation and extraction of morphological features of the satellite cloud image.It also gives out the relative algorithms,which is realized... Using the method of mathematical morphology,this paper fulfills filtration,segmentation and extraction of morphological features of the satellite cloud image.It also gives out the relative algorithms,which is realized by parallel C programming based on Transputer networks.It has been successfully used to process the typhoon and the low tornado cloud image.And it will be used in weather forecast. 展开更多
关键词 satellite cloud image extraction of morphological features mathematical morphology parallel processing
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基于spin image的人脸点云特征定位
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作者 朱思豪 张灵 +1 位作者 罗源 陈云华 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第8期2209-2212,共4页
展示一个三维人脸点云特征点定位方法。通过HK(平均曲率和高斯曲率)这一曲面形状描述方法,划分人脸特征点候选区域,对特征点形成的旋转图像(spin image)进行比较,实现任意姿态下的鼻尖点和左右内眼角点的定位。原始的旋转图像算法计算... 展示一个三维人脸点云特征点定位方法。通过HK(平均曲率和高斯曲率)这一曲面形状描述方法,划分人脸特征点候选区域,对特征点形成的旋转图像(spin image)进行比较,实现任意姿态下的鼻尖点和左右内眼角点的定位。原始的旋转图像算法计算量太大,运算时间过长,无法获得实际应用,在原算法的基础上,只对筛选出来的少量重要特征点进行区域曲面重构,避免大量无意义的点运算,提高旋转图像算法的实时性能。在GavabDB数据库上的实验结果表明,该方法最高获得了95.37%的识别率,对姿态、表情变化具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 点云 H(平均曲率) K(高斯曲率) 特征点 旋转图像
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基于Feature-RNet的三维大场景点云分类框架
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作者 雷根华 王蕾 张志勇 《计算机技术与发展》 2022年第6期85-91,共7页
随着大场景三维点云应用在越来越多的领域中,近些年对激光点云大场景下的分类研究不断深入,各种分类模型层出不穷,在大场景点云分类任务中表现优异,但是依然存在训练时间长、计算复杂以及分类精度低等问题。针对分类精度低这一问题,提... 随着大场景三维点云应用在越来越多的领域中,近些年对激光点云大场景下的分类研究不断深入,各种分类模型层出不穷,在大场景点云分类任务中表现优异,但是依然存在训练时间长、计算复杂以及分类精度低等问题。针对分类精度低这一问题,提出一种基于Feature-RNet的三维大场景点云分类框架模型来实现点云分类工作。该框架模型不直接以三维点云数据作为输入,而是以通过KNN方法提取三维点云的二维特征和三维特征构建的特征图像作为输入,避免了网络框架对三维点云数据直接处理的不适应性;该模型设计的RNet框架结构利用了残差模块,并对其进行变型以达到提高分类精度的效果。采用公开的Oakland三维数据集对Feature-RNet框架模型进行训练,与现有的其他深度学习分类框架相比,提出的Feature-RNet框架模型在分类精度上有较大的提升,总体分类准确率能达到97.7%。 展开更多
关键词 点云特征图像 RNet网络框架 大场景点云分类 Oakland数据集 深度学习
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基于纹理特征的深度学习云和云阴影检测
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作者 张昊 焦瑞莉 +2 位作者 乔聪聪 霍娟 宗雪梅 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1580-1587,共8页
针对云和云阴影检测过程中存在边界不准确以及易与地表混淆等问题,构建一种融合纹理特征模块的卷积神经网络模型对Landsat 8遥感图像进行云和云阴影检测。引入基于统计特性的纹理特征模块进行纹理特征的提取和学习,在训练过程采用焦点... 针对云和云阴影检测过程中存在边界不准确以及易与地表混淆等问题,构建一种融合纹理特征模块的卷积神经网络模型对Landsat 8遥感图像进行云和云阴影检测。引入基于统计特性的纹理特征模块进行纹理特征的提取和学习,在训练过程采用焦点损失函数削弱样本不均衡带来的影响。实验结果表明,该模型细化了云和云阴影的边界等纹理细节,减少了云和云阴影的误检和漏检现象,提高了云和云阴影的检测精度。 展开更多
关键词 云检测 云阴影检测 统计特性 纹理特征 卷积神经网络 遥感图像 焦点损失函数
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车载激光点云道路标线分类提取方法
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作者 高飞 吴言安 +3 位作者 肖信峰 袁斌 张树峰 谢荣晖 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期843-848,共6页
利用车载激光道路点云提取道路标线的难度较大。针对此问题,文章采用一种改进的基于点云特征图像的道路标线分类提取方法。首先将道路点云投影生成点云特征图像,通过结合图像梯度分析、图像二值化和连通域分析等操作,进一步进行道路标... 利用车载激光道路点云提取道路标线的难度较大。针对此问题,文章采用一种改进的基于点云特征图像的道路标线分类提取方法。首先将道路点云投影生成点云特征图像,通过结合图像梯度分析、图像二值化和连通域分析等操作,进一步进行道路标线像素提取;然后反投影到三维点云后,利用高斯混合模型对道路标线精细优化,从而提取出完整的道路标线点云;最后通过模板匹配分类,对道路标线点云进行分类提取。实验结果表明,该方法对不同道路环境下道路标线提取的准确度、完整度以及综合评价都超过90%。 展开更多
关键词 道路标线 点云特征图像 图像梯度分析 高斯混合模型 模板匹配分类
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基于“十字”标志物的红外图像与三维点云融合方法
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作者 郑叶龙 李长勇 +3 位作者 夏宁宁 李玲一 张国民 赵美蓉 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1090-1099,共10页
红外热成像技术广泛应用于多个领域,建立含有空间和温度信息的三维温度场模型具有十分重要的意义,可以将该技术扩展到更多应用领域.为此,本文提出一种异源空间数据融合方法,融合红外图像和三维点云,得到三维温度场模型.针对红外相机与... 红外热成像技术广泛应用于多个领域,建立含有空间和温度信息的三维温度场模型具有十分重要的意义,可以将该技术扩展到更多应用领域.为此,本文提出一种异源空间数据融合方法,融合红外图像和三维点云,得到三维温度场模型.针对红外相机与可见光相机成像原理存在差异,难以通过常用标定板进行内参标定的问题,基于红外相机成像特性设计并制作镂空圆孔标定板用于内参标定,所得内参平均重投影误差为0.03像素.针对红外相机与结构光相机的成像原理不同,现有标志物制作复杂、外参精度低的问题,基于不同材料的辐射度差异,设计制作“十字”标志物并将其用于联合标定.为解决同名特征点难以识别的问题,针对红外图像和三维点云分别设计了同名特征点提取方法,配合“十字”标志物进行同名特征点提取.红外图像和三维点云特征点提取方法的检测重复率分别为75%和92%,与传统方法相比两者的检测重复率均有所提升.利用该方法建立纸杯、工件和人脸的三维温度场模型.实验结果表明,使用镂空圆孔标定板能实现红外相机的内参标定,对“十字”标志物采用同名特征点提取方法能完成红外相机与结构光相机的联合标定.最终所得三维温度场模型的平均重投影误差为1.70像素,与现有方法相比模型精度有所提升. 展开更多
关键词 红外图像 三维点云 标志物 同名特征点 系统标定 异源空间数据融合
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结合气象监测与地基云图的地表太阳辐射预测
8
作者 郁云 王一海 曹潇 《电子器件》 CAS 2024年第1期134-139,共6页
高精度的太阳辐照度预测是光伏输出功率预测的基础,而云的遮挡是导致太阳辐射波动的主要原因。针对现有技术由于对云图时变特征获取能力不足,导致在复杂天气条件下预测精度显著下降的问题,提出了利用3D卷积神经网络同时提取单张云图图... 高精度的太阳辐照度预测是光伏输出功率预测的基础,而云的遮挡是导致太阳辐射波动的主要原因。针对现有技术由于对云图时变特征获取能力不足,导致在复杂天气条件下预测精度显著下降的问题,提出了利用3D卷积神经网络同时提取单张云图图像特征和云图序列时变特征,建立云图图像特征与云对地表太阳辐射衰减之间的关联,实现太阳辐射高精度预测的方法。实验验证结果表明,较现有方法,所提出的方法在复杂天气条件下的未来5 min功率预测精度提高8%以上,具有很高的推广应用价值。 展开更多
关键词 地基云图 特征提取 3D卷积神经网络 太阳辐射衰减 光伏功率预测
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多模态融合的三维语义分割算法研究
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作者 晁琪 赵燕东 刘圣波 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期253-267,共15页
如何高效提取稠密感知的图像特征信息以及真实三维感知的点云特征信息并充分利用其各自优势进行信息互补是提升三维目标识别的关键。本文提出了一种图像和点云融合的多模态框架用于三维语义分割任务。图像与点云特征提取分支相互独立,... 如何高效提取稠密感知的图像特征信息以及真实三维感知的点云特征信息并充分利用其各自优势进行信息互补是提升三维目标识别的关键。本文提出了一种图像和点云融合的多模态框架用于三维语义分割任务。图像与点云特征提取分支相互独立,设计深度估计融合网络用于图像分支,将稠密感知的图像语义信息与真值显式监督的深度特征信息有效融合,对点云的无序及稀疏性进行补偿。并改进体素特征提取方法,减少点云体素化带来的信息损失。图像、点云分支提取多尺度特征后通过动态特征融合模块提升网络对关键特征的提取能力,更有效的获取全局特征。同时本文提出点级的多模态融合数据增强策略,提升样本多样性的同时有效缓解样本不均衡问题。在Pandaset公开数据集上进行对比实验,本文的多模态融合框架展现出更优的性能和更强的鲁棒性,尤其在小样本小目标上性能提升更为明显。 展开更多
关键词 图像点云融合 深度估计融合 体素特征 语义分割 数据增强
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基于点特征传递的电力设备部件激光点云补全网络
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作者 裴佳慧 景超 +3 位作者 王慧民 李雪薇 张兴忠 程永强 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期870-877,共8页
针对电力场景下因激光雷达扫描范围有限、电力设备部件相互遮挡等因素导致电力设备部件点云缺失的问题,提出了基于点特征传递的电力设备部件激光点云补全网络PPC-Net(PowerPointcloudCompleteNet)。该网络使用多尺度特征融合编码器提取... 针对电力场景下因激光雷达扫描范围有限、电力设备部件相互遮挡等因素导致电力设备部件点云缺失的问题,提出了基于点特征传递的电力设备部件激光点云补全网络PPC-Net(PowerPointcloudCompleteNet)。该网络使用多尺度特征融合编码器提取不同尺度输入残缺点云的全局和局部特征,以避免多维度映射特征导致的电力设备部件细节特征丢失问题,并引入EdgeConv加强对点云邻域信息提取;在精细完整点云生成阶段提出DT模块整合父级点到子级点的特征传递,以保留生成点云的局部特征;设计平滑优化模块,经三级平滑采样算法输出分布均匀、表面平滑的电力设备部件完整点云。在自建电力设备部件点云数据集ELE及公开数据集PCN上实验表明,PPC-Net对残缺的电力设备部件点云有较好的补全效果,并在一般形状点云上有良好泛化性。 展开更多
关键词 图像处理 点云补全 电力设备部件 多尺度特征 点特征传递
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基于三维成像声呐的无人艇水下目标检测
11
作者 杨一 黄斌 +1 位作者 周新 崔化超 《指挥信息系统与技术》 2024年第2期76-82,共7页
针对无人艇水下目标探测过程中声呐图像受干扰多、单个目标可能分裂为多个亮斑等问题,开展了基于三维成像声呐的无人艇水下目标检测技术研究。首先,考虑水面无人艇水下目标检测跟踪识别的需要,建立了三维点云图像模型;然后,提出了基于... 针对无人艇水下目标探测过程中声呐图像受干扰多、单个目标可能分裂为多个亮斑等问题,开展了基于三维成像声呐的无人艇水下目标检测技术研究。首先,考虑水面无人艇水下目标检测跟踪识别的需要,建立了三维点云图像模型;然后,提出了基于随机抽样一致性(RANSAC)平面拟合的海底检测算法,以完成三维点云图中海底平面提取与分离,通过基于欧式聚类的三维点云检测技术和多特征数据关联技术等手段提高了目标的检测概率;最后,在湖上进行了试验,试验结果验证了该算法对水下目标检测识别的有效性。 展开更多
关键词 三维点云图 随机抽样一致性(RANSAC)平面拟合 海底检测 欧式聚类 多特征数据关联
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融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法
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作者 文刚 周仿荣 +6 位作者 马仪 王一帆 王国芳 马御棠 朱龙昌 李春明 吴磊 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第1期72-76,共5页
针对夜间云检测问题,本文基于静止气象卫星Himawari-8影像数据,分析了云像元光谱特征与图像特征,提出了融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法,实现了静止卫星夜间云的快速、准确检测。利用MODIS云产品和CALIPSO雷达数据,对... 针对夜间云检测问题,本文基于静止气象卫星Himawari-8影像数据,分析了云像元光谱特征与图像特征,提出了融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法,实现了静止卫星夜间云的快速、准确检测。利用MODIS云产品和CALIPSO雷达数据,对云检测结果进行定性分析与定量验证。结果表明:①云检测结果与MODIS的云产品MYD06分布基本一致;②算法夜间平均云检测精度达到80.3%;③不同季节夜间的云检测精度随季节变化较明显,夏季最高达到83.3%,可以区分不同季节夜间的云与非云区域。因此,融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法能有效实现夜间云检测,为夜间云检测应用提供了新思路。 展开更多
关键词 夜间云检测 静止卫星 光谱特征 图像技术
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一种基于地面激光雷达点云的建筑物外轮廓自动提取方法
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作者 陈壮 罗保林 +1 位作者 黄应华 李昊 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第S02期221-225,共5页
本文针对基于地面点云数据的建筑物轮廓自动提取,设计了一种由粗到精的提取方法。首先,将点云降维,在图像中进行轮廓优化和粗提取;然后,将欧式距离聚类和全局最小二乘方法与RANSAC方法结合,对提取出的粗轮廓进行更精细地拟合,得到原始... 本文针对基于地面点云数据的建筑物轮廓自动提取,设计了一种由粗到精的提取方法。首先,将点云降维,在图像中进行轮廓优化和粗提取;然后,将欧式距离聚类和全局最小二乘方法与RANSAC方法结合,对提取出的粗轮廓进行更精细地拟合,得到原始的线要素;最后,采用平面几何拓扑约束和经验模型的方法,对得到的线要素进行简化和连接,完成轮廓的提取。试验结果表明,本文方法能够有效提取出建筑物轮廓,与传统方法实测相比,轮廓顶点处的位置精度总体小于5 cm,能够满足大多数城市测量应用场景。 展开更多
关键词 激光点云 建筑物轮廓提取 图像处理 线要素简化 RANSAC
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激光点云数据和图像分割相融合的目标实时定位方法
14
作者 吴晓庆 梁国 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第10期240-244,共5页
传统目标实时定位方法,在目标图像特征信息的提取上缺乏一定深度,导致定位偏差较大。因此,提出激光点云数据和图像分割相融合的目标实时定位方法。根据激光点云数据特性通过点云下采样、半径滤波器去噪等对数据进行处理,对定位目标的图... 传统目标实时定位方法,在目标图像特征信息的提取上缺乏一定深度,导致定位偏差较大。因此,提出激光点云数据和图像分割相融合的目标实时定位方法。根据激光点云数据特性通过点云下采样、半径滤波器去噪等对数据进行处理,对定位目标的图像进行对称分割,将具有相似属性的特征聚类成簇,深度提取定位目标特征,采用时间索引根据提取的定位目标特征进行图像匹配,并使用基于密度的DBSCAN算法,聚类定位目标的坐标匹配数据,形成聚类的三维点集,将三维点集转换后得到定位实时坐标,对目标进行实时定位。实验结果表明,该方法在实时定位过程中偏差较小,误差在2.0%以内,具有有效性。 展开更多
关键词 激光点云数据 图像分割 目标实时定位 目标特征 时间索引 半径滤波器
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基于点云投影的货物盘点机器人目标识别算法
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作者 孙行衍 陶杰 +1 位作者 王洪涛 李金怿 《自动化与仪表》 2024年第9期74-78,88,共6页
针对物流仓储中常见的非标仓库货物盘点问题,提出一种基于激光雷达点云投影的货物识别算法。首先对采集到的货物点云数据采用RANSAC(随机采样一致性)和ICP(迭代最近点)算法进行点云数据拼接,同时基于改进欧式聚类方法实现货物错层处理;... 针对物流仓储中常见的非标仓库货物盘点问题,提出一种基于激光雷达点云投影的货物识别算法。首先对采集到的货物点云数据采用RANSAC(随机采样一致性)和ICP(迭代最近点)算法进行点云数据拼接,同时基于改进欧式聚类方法实现货物错层处理;其次将货物点云投影至二维平面并采用点云z轴法向量作为特征信息,形成特征灰度图像;最后借助改进分水岭算法对特征灰度图进行图像分割。通过实物平台及现场数据测试,该算法货物识别精度达到90%以上,相较基于深度学习YOLOv5算法的图像识别方法具有稳定的识别率,且有效避免依赖大规模公共数据集的问题。 展开更多
关键词 点云投影 法向量特征灰度图 分水岭算法 货物盘点
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基于图像识别的输电线路设备缺陷识别系统设计
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作者 万宇宏 凌怡珍 +3 位作者 胡苏凯 熊志武 祝道 林永常 《现代科学仪器》 2024年第4期5-10,共6页
因输电线路所处位置大部分为山区,受环境、气候等条件的限制,无法及时识别输电线路设备缺陷。为了能够保证输电线路正常运行,预防意外事故发生,提出基于图像识别的输电线路设备缺陷识别系统设计方案。通过调用图像识别程序判断线路的周... 因输电线路所处位置大部分为山区,受环境、气候等条件的限制,无法及时识别输电线路设备缺陷。为了能够保证输电线路正常运行,预防意外事故发生,提出基于图像识别的输电线路设备缺陷识别系统设计方案。通过调用图像识别程序判断线路的周围状况,将图像数据压缩发送到后台服务器,设置存储逻辑对画面分类和存档。将图像直接输入卷积神经网络,利用激活函数生成特征图,获得向量表达抽象图像,优化损失函数。分析输电线路点云数据分布的投射点,提取图像初值匹配,剔除离群特征点,实现线路设备缺陷识别。试验结果表明,所设计系统可以精确地识别出输电线路设备缺陷位置,误差较小,能保证输电线路运行安全。 展开更多
关键词 图像识别 设备缺陷识别 点云数据 输电线路设备 缺陷特征提取
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车载激光扫描点云数据的道路标线自动提取方法
17
作者 凌晓霞 蒋斌 《北京测绘》 2024年第3期343-348,共6页
随着无人驾驶、智慧城市建设技术的发展,能够高效、准确地提取城市道路标线尤为必要,本文根据道路标线在车载激光扫描点云空间场景中的强度特征以及几何形态,提出了一种联合布料模拟滤波(CSF)算法、强度特征图像以及边缘检测的道路标线... 随着无人驾驶、智慧城市建设技术的发展,能够高效、准确地提取城市道路标线尤为必要,本文根据道路标线在车载激光扫描点云空间场景中的强度特征以及几何形态,提出了一种联合布料模拟滤波(CSF)算法、强度特征图像以及边缘检测的道路标线提取新方法。首先利用CSF算法从原始车载点云数据中提取出地面点;其次将地面点转换生成强度特征图像,基于强度特征特性图像进行图像边缘检测以及连通分析提取的标线边缘;最后引入高斯混合模型(Gaussian mixed model)对标线候选点进行分类,剔除地面噪声点。为检验本文提出算法的效果,使用两种不同类型道路点云数据进行实验,结果表明,本文提出算法道路标线提取结果的平均完整率、准确率以及综合提取质量分别为92.5%、85.9%、89.0%,均优于对比模型,验证了本文提出算法的可靠性与优越性。 展开更多
关键词 车载激光点云 道路标线 布料模拟滤波算法 强度特征图像 边缘检测
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基于特征影像的室内静态激光点云高效粗配准方法研究
18
作者 许袁铖 刘华 陈斌 《自动化应用》 2024年第16期215-219,共5页
点云配准是室内静态激光点云数据处理中必不可少的一步,其配准效率直接影响配准算法的可用性。在处理大量密集的室内点云数据时,需要自动、高效的粗配准方法。为此,提出了一种室内静态三维激光点云自动、高效的粗配准方法。该方法充分... 点云配准是室内静态激光点云数据处理中必不可少的一步,其配准效率直接影响配准算法的可用性。在处理大量密集的室内点云数据时,需要自动、高效的粗配准方法。为此,提出了一种室内静态三维激光点云自动、高效的粗配准方法。该方法充分利用静态激光扫描仪在数据获取中使用内置倾斜传感器补偿倾斜角的先验知识,将粗配准的自由度从六自由度降至四自由度,并通过三步法实现高效四自由度粗配准。结果表明,所提方法不仅能达到厘米级的配准精度,满足精配准精度的需求,而且配准的效率要优于其他对比方法。 展开更多
关键词 室内静态激光点云 正射特征影像 粗配准
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太阳能场景下天空成像仪的云覆盖预测研究
19
作者 杨帅 库新勃 +2 位作者 张海龙 孟宁 朱宏波 《电力系统装备》 2024年第3期73-75,共3页
文章解析了天空成像仪的原理和工作方式,揭示了其在太阳能光伏场景监测中的优势与局限性,综述了云覆盖预测技术的研究现状,分析了基于天空成像仪的实时云覆盖预测技术研究方法,并通过实验设计和结果分析,强调了基于天空成像仪的实时云... 文章解析了天空成像仪的原理和工作方式,揭示了其在太阳能光伏场景监测中的优势与局限性,综述了云覆盖预测技术的研究现状,分析了基于天空成像仪的实时云覆盖预测技术研究方法,并通过实验设计和结果分析,强调了基于天空成像仪的实时云覆盖预测技术在提供准确、实时气象信息方面的潜力,为清洁能源领域的气象监测与预测提供了新的视角和技术支持。 展开更多
关键词 天空成像仪 太阳能光伏 实时云覆盖预测 数据处理 特征提取 机器学习
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基于RD-YOLO的毫米波雷达和视觉融合显著性目标检测
20
作者 王杨 王臣飞 +3 位作者 张广海 张俊 后海伦 欧阳少雄 《邵阳学院学报(自然科学版)》 2024年第4期30-38,共9页
为了解决单传感器在复杂环境下目标检测精度低问题,提出了一种基于RD-YOLO的毫米波雷达和视觉融合的显著性目标检测方法。首先设计了能够将毫米波雷达点云转换为图像的方法,使毫米波雷达和视觉数据在模型输入时实现特征融合;然后通过动... 为了解决单传感器在复杂环境下目标检测精度低问题,提出了一种基于RD-YOLO的毫米波雷达和视觉融合的显著性目标检测方法。首先设计了能够将毫米波雷达点云转换为图像的方法,使毫米波雷达和视觉数据在模型输入时实现特征融合;然后通过动态互补注意力机制,对两个图像分支生成特征设置空间和通道动态注意力权重;最后采用YOLOv8检测融合后特征,引入改进损失函数Focal Loss以解决样本不均衡问题。在数据集nuScenes上开展的相关实验表明,与YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、Faster R-CNN和FCOS相比,所提方法目标检测综合性能良好,均值平均精度比原始YOLOv8提升了9.19%。 展开更多
关键词 显著性目标检测 特征融合 毫米波雷达 雷达点云转换 动态互补注意力机制
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