基于卷积神经网络LeNet-5的货运列车车号识别研究 被引量：10

1

作者 王晓锋 马钟 《现代电子技术》 北大核心 2016年第13期63-66,71,共5页

针对货运列车车号字符识别,提出了基于卷积神经网络Le Net-5的改进识别方法,考虑到卷积神经网络的层次化以及局部领域等结构特点,对网络中各层特征图的数量及大小等参数进行相应的改进,形成了适用于货运车号识别的新网络模型。实验结果... 针对货运列车车号字符识别,提出了基于卷积神经网络Le Net-5的改进识别方法,考虑到卷积神经网络的层次化以及局部领域等结构特点,对网络中各层特征图的数量及大小等参数进行相应的改进,形成了适用于货运车号识别的新网络模型。实验结果表明,该方法对车号的断裂、污损等问题的解决有较强的鲁棒性,达到了较高的识别率,为整个车号识别系统的精确性提供了保障。 展开更多

关键词 列车车号 车号识别 卷积神经网络 LeNet-5

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一种涡轮叶片DR图像分辨率增强方法 被引量：1

2

作者 赵歆波 马钟 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2011年第7期1137-1140,共4页

针对涡轮叶片无损检测中DR图像分辨率低的问题,提出一种基于超分辨率重建的DR图像分辨率增强方法。该方法首先获得一组包含相对位移的叶片DR图像,之后使用Keren配准方法对它们进行亚像素配准,最后采用非均匀插值法重建出一幅超出原始DR... 针对涡轮叶片无损检测中DR图像分辨率低的问题,提出一种基于超分辨率重建的DR图像分辨率增强方法。该方法首先获得一组包含相对位移的叶片DR图像,之后使用Keren配准方法对它们进行亚像素配准,最后采用非均匀插值法重建出一幅超出原始DR图像分辨率的图像。实验结果证明:该算法能大幅提高真实涡轮叶片DR图像分辨率,是实用和有效的。 展开更多

关键词 涡轮叶片检测 X光数字图像 超分辨率

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振动条件下图像显示性能分析系统关键技术 被引量：1

3

作者 侯阳 赵歆波 +1 位作者 马钟 陈敏华 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第16期2212-2215,2222,共5页

基于计算机视觉技术研究在振动环境下图像显示设备显示性能自动化检测与分析的关键技术。首先针对系统在振动环境下的图像采集设计了一套移动测量减振平台,然后引入视频运动补偿方法,以减小拍摄图像时由于摄像机的轻微振动导致的图像模... 基于计算机视觉技术研究在振动环境下图像显示设备显示性能自动化检测与分析的关键技术。首先针对系统在振动环境下的图像采集设计了一套移动测量减振平台,然后引入视频运动补偿方法,以减小拍摄图像时由于摄像机的轻微振动导致的图像模糊和偏移,最后利用亚像素线段提取技术对目标图像进行了检测与分析。实验结果表明,系统能够减少振动对拍摄图像的影响,通过视频运动的补偿操作,可对目标图像进行亚像素精度检测,从而实现图像显示设备显示性能的客观分析。 展开更多

关键词 振动环境 减振支架 运动补偿 线检测

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振动环境下显示设备显示性能分析系统原型

4

作者 侯阳 王全忠 +1 位作者 赵歆波 马钟 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2013年第10期1437-1440,共4页

研究了在振动环境下,基于计算机视觉技术实现显示设备显示性能客观分析的方法。给出了系统的硬件组成与软件原型的总体结构,说明了硬件系统设计和设备选型的方法;阐述了视频运动补偿、图像中线检测与定位等关键技术的实现方法。软件模型... 研究了在振动环境下,基于计算机视觉技术实现显示设备显示性能客观分析的方法。给出了系统的硬件组成与软件原型的总体结构,说明了硬件系统设计和设备选型的方法;阐述了视频运动补偿、图像中线检测与定位等关键技术的实现方法。软件模型由C++编程实现,实验结果表明该系统能够采集清晰的图像,能够实现亚像素级的目标图像检测分析,并输出检测结果。 展开更多

关键词 振动环境 视频运动补偿 线检测 系统原型

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基于眼动交互的增强现实抬头显示系统 被引量：7

5

作者 王剑 赵歆波 +1 位作者 马钟 赵宏亮 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第2期81-87,共7页

为了建立一个面向驾驶员的眼动交互增强现实抬头显示系统。首先给出了实时眼动数据的预处理与分析方法。为符合增强现实抬头显示系统的实际应用条件以及针对不同眼动跟踪设备存在的精度局限性的问题,提出了面向增强现实抬头显示系统的... 为了建立一个面向驾驶员的眼动交互增强现实抬头显示系统。首先给出了实时眼动数据的预处理与分析方法。为符合增强现实抬头显示系统的实际应用条件以及针对不同眼动跟踪设备存在的精度局限性的问题,提出了面向增强现实抬头显示系统的眼动交互界面与配套的眼动识别算法。该方法不仅保证了交互的易用性、准确性、高效性,同时也保证了交互的安全性。在此基础上,设计并实现了基于Tobii眼动仪的增强现实抬头显示交互系统。 展开更多

关键词 增强现实抬头显示系统 眼动交互 眼动数据 眼动识别

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视觉感知启发的面向出舱活动的物体识别技术研究 被引量：1

6

作者 张菊莉 马钟 +2 位作者 贺占庄 周革强 何双亮 《载人航天》 CSCD 北大核心 2018年第1期41-47,共7页

为提高航天员出舱活动(EVA)的工效,提出了一种基于视觉感知启发的物体识别方法。首先对视觉观察到的一定区域内的图像进行采集,然后进行二值化赋范梯度的特征提取,并预测物体所在区域的矩形框,选取比该矩形框扩大一定范围的图像作为输入... 为提高航天员出舱活动(EVA)的工效,提出了一种基于视觉感知启发的物体识别方法。首先对视觉观察到的一定区域内的图像进行采集,然后进行二值化赋范梯度的特征提取,并预测物体所在区域的矩形框,选取比该矩形框扩大一定范围的图像作为输入,传递给深度卷积神经网络CNN进行类别识别和精定位。在自建的数据集上进行测试验证,结果表明:该方法达到了88.2%的平均识别准确率,识别速率为0.047 s,可以满足舱外物体识别需求。该方法可为信息化、智能化的出舱活动任务提供参考,对提高出舱活动任务的工效具有重要意义。 展开更多

关键词 出舱活动 视觉感知 物体识别 二值化赋范梯度 深度卷积神经网络

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基于卷积神经网络的拓扑量子码译码研究 被引量：2

7

作者 马钟 魏璐 +1 位作者 姚璐阳 王云江 《无线电通信技术》 2021年第4期481-485,共5页

由于量子纠错码的简并性以及传统匹配译码算法在错误相关性探测上的不足,拓扑量子码的译码问题一直以来都是很大的挑战。近年来,神经网络越来越多地应用到量子通信与量子信息中,极大地促进了量子科技的发展。这里,针对传统量子拓扑码的... 由于量子纠错码的简并性以及传统匹配译码算法在错误相关性探测上的不足,拓扑量子码的译码问题一直以来都是很大的挑战。近年来,神经网络越来越多地应用到量子通信与量子信息中,极大地促进了量子科技的发展。这里,针对传统量子拓扑码的译码算法在错误相关性探测上的不足,搭建了卷积神经网络译码器,实现了拓扑量子码的高效译码。与传统匹配译码算法进行对比,提高了译码器对错误相关性的识别,实现了译码性能的提升。 展开更多

关键词 量子通信 拓扑量子码 神经网络 译码 相关性

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采用类内迁移学习的红外/可见光异源图像匹配 被引量：11

8

作者 毛远宏 贺占庄 +2 位作者 马钟 毕瑞星 王竹平 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期49-55,共7页

为解决异源图像匹配中样本量过少和成像原理不同导致成像差异的问题,提出了一种采用类内迁移学习的异源图像匹配网络(PairsNet)。该网络由特征提取子网络和匹配度量子网络两部分组成。特征提取子网络中存在4条卷积神经网络分支,其通过... 为解决异源图像匹配中样本量过少和成像原理不同导致成像差异的问题,提出了一种采用类内迁移学习的异源图像匹配网络(PairsNet)。该网络由特征提取子网络和匹配度量子网络两部分组成。特征提取子网络中存在4条卷积神经网络分支,其通过卷积神经网络分支提取出红外图像和可见光图像的特征。将可见光图像作为源域、红外图像作为目标域进行迁移学习,通过减小两个域中样本特征的类内最大均值差异距离,实现了源域和目标域对应图像类别上精准的样本特征分布对齐。匹配度量子网络使用2个全连接层和1个softmax层进行串联,评估出异源图像特征的匹配度。构建了红外和可见光图像数据集,进行端到端的训练和测试。结果表明:与当前使用预训练模型微调的方法相比,PairsNet的准确率提升了10.54%,可见光图像匹配网络的能力可以有效迁移到异源图像匹配网络。 展开更多

关键词 异源图像 图像匹配 迁移学习

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基于深度增强学习的卫星姿态控制方法 被引量：4

9

作者 王月娇 马钟 +2 位作者 杨一岱 王竹平 唐磊 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期36-42,共7页

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q N... 针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。 展开更多

关键词 深度增强学习 卫星姿态控制 动力学环境 自主姿态控制 质量参数

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一种面向舱外活动的视觉感知启发的手势识别方法 被引量：2

10

作者 王莉 马钟 +3 位作者 唐雪寒 王竹平 周革强 何双亮 《载人航天》 CSCD 2017年第6期805-810,共6页

针对航天员出舱作业(EVA)时的人机交互需求,结合着舱外服手套后手部动作的工效学分析,提出了一种结合眼动仪和手势识别技术的航天员目标选取方案,使航天员真正达到"解放双手"的目的。该方案采用眼动仪获取航天员"感兴趣... 针对航天员出舱作业(EVA)时的人机交互需求,结合着舱外服手套后手部动作的工效学分析,提出了一种结合眼动仪和手势识别技术的航天员目标选取方案,使航天员真正达到"解放双手"的目的。该方案采用眼动仪获取航天员"感兴趣目标区域"的位置信息,利用摄像头捕获航天员手势动作,并基于稀疏滤波的特征提取方法和神经网络分类器对手势进行识别,根据预定义的目标选取指令实现交互功能。试验结果表明,手势识别算法的识别率可达到95%以上,为后期将该交互系统集成到航天服中提供了原型依据。 展开更多

关键词 舱外活动 手势识别 神经网络 稀疏滤波

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采用卷积神经网络的红外和可见光图像块匹配 被引量：6

11

作者 毛远宏 马钟 贺占庄 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期245-253,共9页

红外和可见光图像块匹配在视觉导航和目标识别等任务中有着广泛的应用。由于红外和可见光传感器有不同的成像原理,红外和可见光图像块匹配更加具有挑战。深度学习在可见光领域图像的块匹配上取得了很好的性能,但是它们很少涉及到红外和... 红外和可见光图像块匹配在视觉导航和目标识别等任务中有着广泛的应用。由于红外和可见光传感器有不同的成像原理,红外和可见光图像块匹配更加具有挑战。深度学习在可见光领域图像的块匹配上取得了很好的性能,但是它们很少涉及到红外和可见光的图像块。文中提出了一种基于卷积神经网络的红外和可见光的图像块匹配网络。此网络由特征提取和特征匹配两部分组成。在特征提取过程中,使用对比和三重损失函数能够最大化不同类的图像块的特征距离,缩小同一类图像块的特征距离,使得网络能够更加关注于图像块的公共特征,而忽略红外和可见光成像之间差异。在红外和可见光图像中,不同尺度的空间特征能够提供更加丰富的区域和轮廓信息。红外和可见光图像块的高层特征和底层特征融合可以有效地提升特征的表现能力。改进后的网络相比于先前卷积神经匹配网络,准确率提升了9.8%。 展开更多

关键词 红外和可见光图像块匹配 卷积神经网络 对比损失 三重损失 多尺度特征融合

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一种自标签特征点异源图像目标检测算法 被引量：3

12

作者 张栩培 贺占庄 +1 位作者 马钟 杨一岱 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期558-568,共11页

由于图像成像机理差别较大,现有的算法无法提取可见光与红外异源图像上的共有特征用来匹配,进而无法实现异源图像目标识别.针对此问题,本文提出了一种基于自标签技术的深度学习特征点提取匹配算法.算法通过设计一个粗特征检测器并在合... 由于图像成像机理差别较大,现有的算法无法提取可见光与红外异源图像上的共有特征用来匹配,进而无法实现异源图像目标识别.针对此问题,本文提出了一种基于自标签技术的深度学习特征点提取匹配算法.算法通过设计一个粗特征检测器并在合成影像上进行训练,使得该特征检测器在不同图像上都具特征提取能力.利用本文提出的自标签方法将异源图像中共有的特征点进行提取,从而解决了现有算法无法获取异源图像共有特征的问题.并利用自标签结果进行特征点检测器和描述子的训练,最终通过匹配的特征点实现了异源图像间的实例目标识别.本文采集了不同场景下的可见光-红外无人机影像作为测试数据.在异源测试数据集上,选择了6种不同的先进算法与本文算法进行了对比试验.实验结果表明,该算法较现有的6种先进算法能够提取到更多、更精确的异源图像共有特征,与其他测试算法相比在异源图像测试数据上的平均精度有了明显提升. 展开更多

关键词 实例检测 异源图像 特征匹配 自标签 深度学习

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重构迁移学习的红外目标分类 被引量：2

13

作者 毛远宏 贺占庄 马钟 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期609-614,共6页

红外图像目标分类在目标识别等领域有重要的应用价值,目前卷积神经网络在可见光图像分类方面达到了优异的性能。但对于红外图像来说,由于有标记样本数量少和图像成像差异大,直接使用现有的网络模型来处理红外图像无法取得理想效果。该... 红外图像目标分类在目标识别等领域有重要的应用价值,目前卷积神经网络在可见光图像分类方面达到了优异的性能。但对于红外图像来说,由于有标记样本数量少和图像成像差异大,直接使用现有的网络模型来处理红外图像无法取得理想效果。该文将可见光图像作为源域,将红外图像作为目标域,在深度网络中使用迁移学习方法来解决此问题。在迁移学习中,目标域网络提取的特征越能体现出本域数据的真实分布,那么在此基础上进行两个域的分布适配就更加有效,迁移后的目标域网络性能和泛化能力越好。该文首先利用大量无监督的红外样本训练了红外图像深度卷积自编码器,增强了红外图像域网络的特征表达能力。其次,通过减小源域和目标域的特征分布距离,使得两个图像域特征分布相似,从而将源域中深度网络的学习能力迁移到目标域。经过上述改进,相比于可见光图像预训练微调的方法,分类准确率提升了11.27%。 展开更多

关键词 卷积自编码器 卷积神经网络 红外图像 目标分类 迁移学习

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多阶段特征重分布算法的小样本目标检测

14

作者 刘露露 贺占庄 +2 位作者 马钟 刘彬 王莉 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期116-124,共9页

深度神经网络在目标检测任务上需要训练大量的标签数据,然而在许多实际应用场景中标签数据难以获取。针对这一问题,提出了一种面向小样本目标检测的多阶段特征重分布算法(MSFR)。该算法通过对特征向量进行重分布变换,解决了小样本任务... 深度神经网络在目标检测任务上需要训练大量的标签数据,然而在许多实际应用场景中标签数据难以获取。针对这一问题,提出了一种面向小样本目标检测的多阶段特征重分布算法(MSFR)。该算法通过对特征向量进行重分布变换,解决了小样本任务下源域数据和目标域数据分布不一致的问题;通过多阶段学习策略将源域知识逐步迁移到小样本目标任务中,进一步提高知识迁移效率。在VOC数据集上的大量实验表明,与现有小样本目标检测算法相比,该算法在不同任务上的精度最高提升了9.06%。该算法在大幅提高小样本目标域类别检测性能的同时,较大限度地保持了对源域类别的检测精度,具有较大的实用价值。 展开更多

关键词 深度神经网络 特征向量重分布 小样本目标检测 多阶段训练

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无线传感器网络几类拓扑控制及其抗毁性应用简述 被引量：4

15

作者 王月娇 刘三阳 马钟 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期137-154,共18页

无线传感器网络的拓扑结构随着网络中节点的增加、减少和移动实时变化,为保证网络的连通性和覆盖性不被影响,拓扑控制技术所要解决的问题正是传感器节点如何更好地自组织构建全局网络拓扑.本文首先概述了四类拓扑控制算法的理论基础及... 无线传感器网络的拓扑结构随着网络中节点的增加、减少和移动实时变化,为保证网络的连通性和覆盖性不被影响,拓扑控制技术所要解决的问题正是传感器节点如何更好地自组织构建全局网络拓扑.本文首先概述了四类拓扑控制算法的理论基础及算法步骤.然后,对提高网络抗毁性的两类拓扑演化算法进行了详细叙述,即无标度网络生长与构建k连通网络,分别构建了基于节点位置偏好的移动网络拓扑模型和基于k连通的节点调度优化模型.最后,分别从移动节点的引入、折中控制算法的探索、复杂网络理论的应用和传统算法与智能算法的结合这四方面对拓扑控制算法的前景进行了阐述. 展开更多

关键词 拓扑控制 网络抗毁性 无标度网络 k连通网络

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空间耦合量子LDPC码的双窗口滑动译码 被引量：3

16

作者 王云江 朱高辉 +3 位作者 杨宇霆 马钟 魏璐 石莎 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期11-20,共10页

量子纠错码是应对量子计算过程中不可避免的噪声干扰的关键途径。和其经典情形一样,空间耦合量子LDPC码理论上也可在纠错性能和译码时延间取得良好的均衡。考虑到目前采用常规置信传播算法(BPA)的空间耦合量子LDPC(SC-QLDPC)码在译码过... 量子纠错码是应对量子计算过程中不可避免的噪声干扰的关键途径。和其经典情形一样,空间耦合量子LDPC码理论上也可在纠错性能和译码时延间取得良好的均衡。考虑到目前采用常规置信传播算法(BPA)的空间耦合量子LDPC(SC-QLDPC)码在译码过程中仍存在复杂度高和译码时延长的问题,受经典滑窗译码算法的启发,并结合和利用SC-QLDPC码所对应的两个奇偶校验矩阵在主对角线和副对角线上具有非零对角带的结构特点,提出了针对量子SC-QLDPC码的滑窗译码算法(称为量子双窗口滑动译码算法)。在该策略中,通过窗口在两个经典校验矩阵主副对角线上的同时滑动,保证了相应量子比特部分译码所需的相位与比特翻转错误图样信息的提取,从而使其在译码性能和时延之间取得良好均衡。对所提量子双窗口滑动译码算法进行仿真验证,结果表明其不仅能提供灵活的低时延译码输出,并且当窗口扩大时,其译码性能逼近标准的量子置信传播算法,显著提升了SC-QLDPC码的应用范围。 展开更多

关键词 LDPC码 空间耦合 量子码 双窗口滑动 BP译码

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基于单图谱分割的脊髓自动分割算法研究

17

作者 刘露露 马钟 +1 位作者 贺占庄 毛远宏 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第8期253-257,297,共6页

针对当前脊髓CT图像分割过程中存在的分割精度不高、自动化程度不足的问题,提出一种改进的图谱自动分割算法。该算法利用图谱分割中先验解剖知识的优势,结合模糊连接算法实现脊髓的自动分割。该算法基于待分割图像与图谱图像间的联合概... 针对当前脊髓CT图像分割过程中存在的分割精度不高、自动化程度不足的问题,提出一种改进的图谱自动分割算法。该算法利用图谱分割中先验解剖知识的优势,结合模糊连接算法实现脊髓的自动分割。该算法基于待分割图像与图谱图像间的联合概率分布,计算归一化互信息,构建最佳图谱并进行图谱分割,基于图谱分割结果构建生长种子区域,利用脊髓目标与周围区域的模糊连接特性构造合适的模糊隶属度函数,以此完成对脊髓目标的自动分割。实验表明,该方法可以提高配准精度,具有较好的鲁棒性和自动化程度。 展开更多

关键词 脊髓CT图像 图像自动分割 单图谱分割 图像配准 模糊连接

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