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融合边缘特征与细节感知网络的YOLOv8s髋关节关键点检测算法
1
作者 吕佳 段训禄 陈欣 《光电工程》 北大核心 2025年第3期84-99,共16页
髋关节关键点的准确识别对于提高发育性髋关节发育不良诊断精度具有重要意义。然而,在儿童髋关节X射线图像中,关键点所在的骨骼区域通常对比度低和边缘模糊,导致边缘特征不明显。同时,在特征提取过程中,下采样操作会进一步弱化边缘信息... 髋关节关键点的准确识别对于提高发育性髋关节发育不良诊断精度具有重要意义。然而,在儿童髋关节X射线图像中,关键点所在的骨骼区域通常对比度低和边缘模糊,导致边缘特征不明显。同时,在特征提取过程中,下采样操作会进一步弱化边缘信息。此外,关键点邻域内的关键结构易受背景干扰,这些因素均限制了关键点的精确定位。为此,本文提出了一种融合边缘特征与细节感知网络的YOLOv8s髋关节关键点检测算法。该算法在网络中设计了边缘特征强化模块,以捕获关键点周围空间信息并增强其所在的边缘特征;同时,提出细节感知网络,对多层级特征进行融合与优化,增强对图像中细微结构的感知能力。本文使用重庆医科大学附属儿童医院影像科提供的髋关节X射线图像数据集进行实验,结果显示,关键点的平均定位误差和平均角度误差降低至4.2090pixel和1.4872°,相较于YOLOv8s降低了6.8%和9.9%,显著优于现有方法。实验证明,本文算法有效提升了关键点的检测精度,为临床诊断提供了重要参考。 展开更多
关键词 发育性髋关节发育不良 关键点检测 YOLOv8s 边缘特征强化 细节感知网络
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卫星单目位姿估计的关键点检测与不确定度同步预测
2
作者 苏昂 王梓 +1 位作者 王靖皓 李璋 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期98-108,共11页
卫星单目视觉位姿估计通常先提取卫星图像关键特征点,再求解n点透视(perspective-n-points, PnP)问题得到摄像机与卫星之间的相对位姿关系,其中卫星关键点检测的精度是决定单目位姿估计精度的关键。针对该问题提出一种卫星关键点高精度... 卫星单目视觉位姿估计通常先提取卫星图像关键特征点,再求解n点透视(perspective-n-points, PnP)问题得到摄像机与卫星之间的相对位姿关系,其中卫星关键点检测的精度是决定单目位姿估计精度的关键。针对该问题提出一种卫星关键点高精度检测方法,该算法在预测关键点图像坐标的同时给出关键点坐标预测的不确定度,在此基础上构建加权的PnP约束方程求解相对位置和姿态,显著提升了卫星单目位姿估计精度。在公开的卫星单目位姿估计SPEED数据集上开展了相关实验,实验结果表明提出的同步预测关键点坐标与不确定度的卫星关键点检测方法能够有效提升关键点检测精度,并且通过求解加权的单目位姿估计问题显著提升了卫星单目位姿估计精度。 展开更多
关键词 关键点检测 不确定度预测 TRANSFORMER 单目视觉 卫星位姿估计
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YOLO-PointMap:基于轻量化动态特征融合的实时人体背部穴位识别 被引量：1
3
作者 黄凌风 杨世龙 谢耀钦 《集成技术》 2025年第2期58-70,共13页
针灸是中医学的重要组成部分,在世界各地均具有广泛的应用。然而,传统针灸疗法的穴位定位依赖医生经验,缺乏标准化,导致疗效再现性较差,阻碍了其推广。针灸机器人是一种智能医疗设备,为针灸技术的标准化和推广提供了新契机。该文提出一... 针灸是中医学的重要组成部分,在世界各地均具有广泛的应用。然而,传统针灸疗法的穴位定位依赖医生经验,缺乏标准化,导致疗效再现性较差,阻碍了其推广。针灸机器人是一种智能医疗设备,为针灸技术的标准化和推广提供了新契机。该文提出一种改进的YOLOv8-Pose模型——YOLOPointMap,旨在解决穴位密集分布和特征不明显等问题。通过引入动态卷积优化C2f模块和基于通道注意力的特征融合模块,该文提出的模型在多尺度特征提取和融合方面的性能显著提升。实验结果表明,YOLO-PointMap在测试集上的端点误差、正确关键点百分比和基于COCO标准的mAP_(50-95(Pose))等指标优于现有模型,其值分别达到了3.27、1.00和84.90%,尤其是在密集关键点检测和弱特征区域定位方面。这不仅为针灸机器人技术的发展提供了有力支持,而且展现了YOLO-PointMap在虚拟现实和智能交互等领域的潜在应用价值。 展开更多
关键词 穴位定位 关键点检测 YOLO-PointMap 动态卷积 特征融合
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基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展 被引量：4
4
作者 卢官明 卢峻禾 陈晨 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第1期44-55,共12页
人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体... 人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体姿态的多变性、遮挡、环境的复杂性等因素影响,人体姿态估计仍然面临着诸多的挑战。文中对近年来基于深度学习的2D人体姿态估计方法进行归纳和总结,着重分析一些有代表性的人体姿态估计方法的思路及工作原理,以便研究人员了解当前的研究现状、面临的挑战以及今后的研究方向,拓展研究思路。 展开更多
关键词 人体姿态估计 单人体姿态估计 多人体姿态估计 深度学习 关键点检测
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基于改进沙漏的攀岩运动关键点检测算法
5
作者 谭光兴 唐天南 +1 位作者 易彤 陈海峰 《现代电子技术》 北大核心 2024年第17期117-122,共6页
针对关键点检测中目标尺度多变以及不同特征适应性等难题,为进一步提升现有的姿态估计方法在实现姿态估计任务时的性能,验证单阶段和多阶段姿态估计方法各自的有效性,提出一种基于改进沙漏的攀岩运动关键点检测算法。首先设计一个多路... 针对关键点检测中目标尺度多变以及不同特征适应性等难题,为进一步提升现有的姿态估计方法在实现姿态估计任务时的性能,验证单阶段和多阶段姿态估计方法各自的有效性,提出一种基于改进沙漏的攀岩运动关键点检测算法。首先设计一个多路池化残差结构,改善由于沙漏网络多次上下采样带来的信息损失和上下文信息提取不足的局限性,提升浅层特征在关键点检测中的表现;其次在沙漏网络中引入沙漏注意力结构,通过利用特征映射将输入信息划分为不同大小的特征块序列,在特征编码和特征解码两个过程中,充分挖掘图像有效信息,使得在特征匹配过程中不仅考虑本身的拟合程度,更考虑到关节位置之间的关联信息。实验表明,提出的算法在公开数据集MPII、COCO和针对攀岩运动的数据集上表现良好,且算法泛化能力较好,能够应用于多种运动场景中的人体关键点检测任务。 展开更多
关键词 沙漏注意力 关键点检测 攀岩运动 多路池化 关联信息 特征编码 特征映射
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基于锚点的快速三维手部关键点检测算法
6
作者 秦晓飞 何文 +2 位作者 班东贤 郭宏宇 于景 《电子科技》 2024年第4期77-86,共10页
在人机协作任务中,手部关键点检测为机械臂提供目标点坐标,A2J(Anchor-to-Joint)是具有代表性的一种利用锚点进行关键点检测的方法。A2J以深度图为输入,可实现较好的检测效果,但对全局特征获取能力不足。文中设计了全局-局部特征融合模... 在人机协作任务中,手部关键点检测为机械臂提供目标点坐标,A2J(Anchor-to-Joint)是具有代表性的一种利用锚点进行关键点检测的方法。A2J以深度图为输入,可实现较好的检测效果,但对全局特征获取能力不足。文中设计了全局-局部特征融合模块(Global-Local Feature Fusion,GLFF)对骨干网络浅层和深层的特征进行融合。为了提升检测速度,文中将A2J的骨干网络替换为ShuffleNetv2并对其进行改造,用5×5深度可分离卷积替换3×3深度可分离卷积,增大感受野,有效提升了骨干网络对全局特征的提取能力。文中在锚点权重估计分支引入高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA),提升了网络对重要锚点的关注度。在主流数据集ICVL和NYU上进行的训练和测试结果表明,相比于A2J,文中所提方法的平均误差分别降低了0.09 mm和0.15 mm。在GTX1080Ti显卡上实现了151 frame·s^(-1)的检测速率,满足人机协作任务对于实时性的要求。 展开更多
关键词 人机协作 三维手部关键点检测 锚点 深度图 全局-局部特征融合 ShuffleNetv2 深度可分离卷积 高效通道注意力
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基于计算机视觉的钢桥螺栓松动检测方法 被引量：3
7
作者 劳武略 徐威 +3 位作者 张清华 罗纯坤 崔闯 陈杰 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期91-102,共12页
为提高螺栓松动检测的智能化水平,提出一种基于计算机视觉的钢桥螺栓松动检测方法。首先基于深度学习理论建立关键点检测模型,对采集的螺栓图像进行标注并建立数据集;然后分别训练目标检测模型YoloV5和关键点检测模型,并利用训练后的模... 为提高螺栓松动检测的智能化水平,提出一种基于计算机视觉的钢桥螺栓松动检测方法。首先基于深度学习理论建立关键点检测模型,对采集的螺栓图像进行标注并建立数据集;然后分别训练目标检测模型YoloV5和关键点检测模型,并利用训练后的模型自上而下检测螺栓关键点,根据关键点确定螺栓中心点位置,以中心点的相对位置求解透视变换矩阵,利用透视变换矩阵对关键点进行重投影;最后根据关键点的位置变化检测螺栓是否发生松动。结果表明:训练后的YoloV5模型和关键点检测模型可准确检测出螺栓的关键点;关键点的检测精度受图像采集条件影响且对角度更为敏感;利用所有中心点拟合透视变换矩阵的最小二乘解可提高图像几何矫正的精度;不同图像采集环境下,松动螺栓的检测误差在0%~9.6%之间,误检率为2.7%,表明本方法的检测精度和稳定性均较高,具有较好的实用价值和广阔的工程应用前景。 展开更多
关键词 钢桥螺栓 松动检测 计算机视觉 目标检测 关键点检测
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基于扩散模型的ControlNet网络虚拟试衣研究 被引量：4
8
作者 郭宇轩 孙林 《现代纺织技术》 北大核心 2024年第3期118-128,共11页
为快速生成特定服装款式的成衣效果图,采用扩散模型,应用ControlNet网络实现虚拟试衣。首先将人体的关键点检测图与深度图作为扩散模型的控制条件,生成姿态可控的虚拟模特;再通过Canny边缘图生成虚拟试衣效果图。以3款连衣裙为例进行虚... 为快速生成特定服装款式的成衣效果图,采用扩散模型,应用ControlNet网络实现虚拟试衣。首先将人体的关键点检测图与深度图作为扩散模型的控制条件,生成姿态可控的虚拟模特;再通过Canny边缘图生成虚拟试衣效果图。以3款连衣裙为例进行虚拟试衣实验,并优化扩散模型控制条件的参数设置;最后将生成结果与三维建模虚拟试衣结果进行对比和评价。结果表明:结合ControlNet网络的扩散模型能够控制虚拟模特的姿态特征,通过服装Canny边缘图可以生成特定服装款式的虚拟试衣效果。该方法生成的虚拟试衣相较三维建模技术实现的虚拟试衣方法更具表现力,操作更加直观快捷,能够为设计师提供款式图的成衣效果可视化参考,从而提高服装设计效率。 展开更多
关键词 虚拟试衣 扩散模型 CONTROLNET网络 虚拟模特 人体关键点检测 服装设计
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改进的DeepLabCut鱼类游动轨迹提取 被引量：1
9
作者 雷帮军 裴斐 +1 位作者 吴正平 张海镔 《渔业现代化》 CSCD 北大核心 2024年第2期61-69,共9页
针对现有的鱼类游动轨迹提取方法在提取效率和准确率方面不能同时兼顾的问题,提出了一种改进的DeepLabCut方法用于鱼类背部关键点识别和定位。首先,选择了轻量级卷积神经网络模型EfficientNet-B0作为DeepLabCut的主干网络模型,用于提取... 针对现有的鱼类游动轨迹提取方法在提取效率和准确率方面不能同时兼顾的问题,提出了一种改进的DeepLabCut方法用于鱼类背部关键点识别和定位。首先,选择了轻量级卷积神经网络模型EfficientNet-B0作为DeepLabCut的主干网络模型,用于提取鱼类背部关键点的特征,为了增强EfficientNet-B0的表征能力,在网络模型中引入了改进的CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块,将CBAM中的空间注意力模块和通道注意力模块从原来的串行连接方式改为并行连接,以解决两种注意力模块之间因串行连接而导致的互相干扰问题。其次,基于MSE(Mean Squared Error)损失函数提出了一种分段式损失函数H_MSE用于模型的训练,分段式损失函数H_MSE相对于传统的损失函数具有较强的鲁棒性,其在处理数据中的异常值时能表现出较低的敏感性。最后,采用了半监督学习方法对关键点进行自动标记来减少人工标记数据时产生的误差。结果显示:相比于DeepLabCut原始算法,识别误差RMSE(Root Mean Squared Error)平均降低了4.5像素;与目标检测算法Faster RCNN、SK-YOLOv5、ESB-YOLO、YOLOv8-Head-ECAM相比,识别误差RMSE平均降低了11.5像素,检测效果优于其他目标检测网络和原始网络,平均每张图像的检测时间为0.062 s,能够快速准确提取鱼道内鱼类的游动轨迹,为优化鱼道的水力设计指标提供了重要依据。 展开更多
关键词 鱼类识别 轨迹识别 关键点识别 DeepLabCut 半监督学习 损失函数 注意力机制
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轻量化姿态估计时空增强图卷积模型下的矿工行为识别
10
作者 王建芳 段思源 +1 位作者 潘红光 景宁波 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第11期34-42,共9页
基于骨架序列的行为识别模型具有速度快、算力要求低、模型简单等特点,图卷积神经网络在处理骨架序列数据时具有优势,而现有基于图卷积的矿工行为识别模型在高精度和低计算复杂度之间难以兼顾。针对该问题,提出了一种基于轻量化姿态估... 基于骨架序列的行为识别模型具有速度快、算力要求低、模型简单等特点,图卷积神经网络在处理骨架序列数据时具有优势,而现有基于图卷积的矿工行为识别模型在高精度和低计算复杂度之间难以兼顾。针对该问题,提出了一种基于轻量化姿态估计网络(Lite-HRNet)和多维特征增强时空图卷积网络(MEST-GCN)的矿工行为识别模型。Lite-HRNet通过目标检测器进行人体检测,利用卷积神经网络提取图像特征,并通过区域提议网络生成锚框,对每个锚框进行分类以判断是否包含目标;区域提议网络对被判定为目标的锚框进行边界框回归,输出人体边界框,并通过非极大值抑制筛选出最优检测结果;将每个检测到的人体区域裁剪出来并输入到Lite-HRNet,生成人体关键点骨架序列。MEST-GCN在时空图卷积神经网络(ST-GCN)的基础上进行改进:去除ST-GCN中的冗余层以简化模型结构,减少模型参数量;引入多维特征融合注意力模块M2FA。生成的骨架序列经MEST-GCN的BN层批量标准化处理后,由多维特征增强图卷积模块提取矿工行为特征,经全局平均池化层和Softmax层得到行为的置信度,获得矿工行为预测结果。实验结果表明:①MEST-GCN的参数量降低至1.87 Mib;②在以交叉主体和交叉视角为评价标准的公开数据集NTU60上,采用Lite-HRNet提取2D人体关键点坐标,基于Lite-HRNet和MEST-GCN的矿工行为识别模型的准确率分别达88.0%和92.6%;③在构建的矿工行为数据集上,基于Lite-HRNet和MEST-GCN的矿工行为识别模型的准确率达88.5%,视频处理速度达18.26帧/s,可以准确且快速地识别矿工的动作类别。 展开更多
关键词 矿工行为识别 人体关键点提取 骨架序列 图卷积 轻量化姿态估计网络 特征融合 多维特征融合注意力模块
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强化先验骨架结构的轻量型高效人体姿态估计 被引量：2
11
作者 孙雪菲 张瑞峰 +1 位作者 关欣 李锵 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期50-60,共11页
为了更好地利用人体姿态关键点特有的分布属性,提出强化先验骨架结构的轻量型高效人体姿态估计方法.利用高分辨率网络较好地保留空间位置信息,为了进一步降低模型参数量,提出轻量倒残差模块.设计体位强化模块,利用全局空间特征和上下文... 为了更好地利用人体姿态关键点特有的分布属性,提出强化先验骨架结构的轻量型高效人体姿态估计方法.利用高分辨率网络较好地保留空间位置信息,为了进一步降低模型参数量,提出轻量倒残差模块.设计体位强化模块,利用全局空间特征和上下文信息强化躯干位置的先验信息及关键点之间的联系.针对多分辨率特征图像融合时,像素位置模糊、卷积核优化方向偏移导致关键点空间特征信息遗失的问题,提出方向强化卷积模块,利用躯干上关键点分布的水平和垂直方向特性,高效融合关键点先验分布.实验结果表明,利用该网络,可以高效地估计人体姿态.与基准网络相比,该模型在COCO测试集上的平均精度达到78.4,参数量减少了17.4×10^(6),兼顾精度与效率. 展开更多
关键词 人体姿态估计 关键点检测 深度学习 体位强化 卷积方向强化
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基于双重YOLOv8-pose模型的探地雷达双曲线关键点检测与目标定位
12
作者 侯斐斐 彭应昊 +1 位作者 董健 银雪 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4305-4316,共12页
探地雷达(GPR)是一种可用于地下目标识别的无损检测方法。针对现有方法存在不同尺度目标兼容性差、复杂图像识别难度大、无法精确定位等问题,该文提出一种基于双重YOLO姿态模型(YOLOv8-pose)的GPR双曲线关键点检测与目标定位,命名为双重... 探地雷达(GPR)是一种可用于地下目标识别的无损检测方法。针对现有方法存在不同尺度目标兼容性差、复杂图像识别难度大、无法精确定位等问题,该文提出一种基于双重YOLO姿态模型(YOLOv8-pose)的GPR双曲线关键点检测与目标定位,命名为双重YOLO关键点定位方法(DYKL),用于地下目标的检测与精确定位。所提模型架构包含两个阶段:首先,第1阶段是基于YOLOv8-pose模型的GPR目标检测,以确定候选目标的位置;接着,第1阶段的部分训练权重被共享并传递到第2阶段,后者以此为基础继续训练YOLOv8-pose网络,用于候选目标特征的关键点检测及获取,从而实现地下目标的自动化定位。通过与级联区域卷积网络(Cascade R-CNN)、更快的区域卷积网络(Faster R-CNN)、实时对象检测模型(RTMDet)以及“你只看一次”人脸模型(YOLOv7-face)4种先进的深度模型进行比较,所提模型平均识别准确率达到98.8%,性能优于其他模型。结果表明所提DYKL模型具有较高的识别准确性与较强的鲁棒性,可以为地下目标的精确定位提供参考。 展开更多
关键词 探地雷达 目标检测 关键点检测 YOLOv8
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基于关键点检测的服装廓形识别
13
作者 陶金之 夏明 王伟 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期142-148,共7页
为精准且快速地实现对服装廓形的判断,以秀场连衣裙为研究对象,提出了基于关键点检测的服装廓形分类算法。使用YOLO v8-Pose模型对秀场连衣裙进行关键点检测,提取服装的肩部、胸部、腰部、臀部和底摆两侧共10个关键点,并生成服装廓形图... 为精准且快速地实现对服装廓形的判断,以秀场连衣裙为研究对象,提出了基于关键点检测的服装廓形分类算法。使用YOLO v8-Pose模型对秀场连衣裙进行关键点检测,提取服装的肩部、胸部、腰部、臀部和底摆两侧共10个关键点,并生成服装廓形图。通过加入Sobel边缘提取算法改进的DenseNet网络深度提取服装廓形特征,采用余弦相似度算法将其与标准的廓形库中提取的特征相比较,最终实现服装廓形的判别与分类。结果表明,该方法能够快速且准确地实现服装廓形的分类,廓形分类准确率达到了95.9%。 展开更多
关键词 服装 廓形分类 YOLO v8-Pose 关键点检测 DenseNet网络 相似度算法 连衣裙
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基于多尺度增量学习的单人体操动作中关键点检测方法
14
作者 江佳鸿 夏楠 +2 位作者 李长吾 周思瑶 于鑫淼 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1730-1742,共13页
人体关键点检测是计算机视觉的热点研究领域.目前,对于体操动作关键点检测,仍存在检测精度不足及缺乏细节部位检测能力等问题.为了提升检测精度,本文设计了一种多分辨率网络,该网络在浅层具备较大感受野,同时能够利用高分辨率通道增强... 人体关键点检测是计算机视觉的热点研究领域.目前,对于体操动作关键点检测,仍存在检测精度不足及缺乏细节部位检测能力等问题.为了提升检测精度,本文设计了一种多分辨率网络,该网络在浅层具备较大感受野,同时能够利用高分辨率通道增强细节特征的提取能力.为实现对手部及脚部关键点的检测,设计了一种增量学习网络.该网络融合了多分辨率网络的浅层特征并利用自建数据集计算深层特征以提升网络对手部及脚部关键点的检测能力.最后对两个网络输出结果进行合并.计算机仿真表明,多分辨率网络在COCO2017关键点检测数据集上达到了94.4%的准确率,并且增量学习网络能够在训练数据较少的情况下实现对细节部位关键点的准确检测. 展开更多
关键词 人体关键点检测 体操动作 多分辨率网络 增量学习 权重融合
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造浪池深基坑工程支护设计与施工要点分析
15
作者 向礼成 闵瑞冬 +1 位作者 卢成平 王旭暄 《工程建设与设计》 2024年第22期115-117,共3页
研究了造浪池深基坑工程支护设计与施工要点,在掌握工程概况的基础上,分析了案例项目支护方案设计原则和支护方式,采用支护桩加止水帷幕的组合形式,实现挡土与防渗功能的协调统一,并从施工的角度出发,剖析了深基坑工程支护施工方案,重... 研究了造浪池深基坑工程支护设计与施工要点,在掌握工程概况的基础上,分析了案例项目支护方案设计原则和支护方式,采用支护桩加止水帷幕的组合形式,实现挡土与防渗功能的协调统一,并从施工的角度出发,剖析了深基坑工程支护施工方案,重点针对钻孔灌注桩施工技术和三轴搅拌桩施工技术应用要点进行总结,以保证支护结构能够达到预期效果。 展开更多
关键词 造浪池 深基坑工程 支护设计 施工要点
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元宇宙系统测试内容研究
16
作者 王晓达 王典威 《信息技术与标准化》 2024年第9期22-28,共7页
为推动元宇宙产业健康发展,以元宇宙系统特点为基础,研究了元宇宙系统的测试需求,从功能、性能、兼容性、信息安全性、易用性、可靠性、维护性和可移植性等8个方面分析了元宇宙系统的测试要点,并提出了加强元宇宙系统测试能力建设的建议... 为推动元宇宙产业健康发展,以元宇宙系统特点为基础,研究了元宇宙系统的测试需求,从功能、性能、兼容性、信息安全性、易用性、可靠性、维护性和可移植性等8个方面分析了元宇宙系统的测试要点,并提出了加强元宇宙系统测试能力建设的建议,为元宇宙测试人员和元宇宙系统开发企业提供参考。 展开更多
关键词 元宇宙 系统 测试 要点
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结合尺度空间FAST角点检测器和SURF描绘器的图像特征 被引量：16
17
作者 王飞宇 邸男 贾平 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期598-604,共7页
为了获得能够很好地应用于远距离目标识别且计算快速的图像特征,本文提出了一种结合尺度空间FAST(加速分割试验特征)角点检测器和SURF(加速鲁棒特征)描绘器的新特征算法。SURF算法利用了基于快速海森矩阵的关键点检测算法,容易从图像中... 为了获得能够很好地应用于远距离目标识别且计算快速的图像特征,本文提出了一种结合尺度空间FAST(加速分割试验特征)角点检测器和SURF(加速鲁棒特征)描绘器的新特征算法。SURF算法利用了基于快速海森矩阵的关键点检测算法,容易从图像中快速海森矩阵响应值较高但信息匮乏的边缘区域提取大量关键点,进而导致大量的低独特性特征以及不可忽视的误匹配率;同时,其高斯滤波带来的图像模糊使得算法在远距离目标区域内检测到的关键点数量减少,从而对远距离目标的识别造成困难。针对SURF算法的这些问题,本文方法利用尺度空间FAST算法代替快速海森矩阵,并利用具有良好的独特性的SURF描绘器。该方法能够有效地减少对上述类型的干扰性关键点的提取,对远距离目标的关键点检测的性能相对于快速海森矩阵具有显著优势,且其独特性优于同样使用FAST角点检测器的BRISK特征。实验结果表明,对于带有光照变化、尺度变化和3D视角变化目标,基于本文特征的识别算法的识别正确率高于基于SIFT、SURF和BRISK特征的识别算法;本文特征适用于远程目标识别,同时其计算速度达到了与SURF接近的水平。 展开更多
关键词 目标识别 图像特征 关键点 FAST SURF
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基于改进BRISK的图像拼接算法 被引量：28
18
作者 董强 刘晶红 +1 位作者 王超 周前飞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期444-450,共7页
为了获得精准的航空拼接图像,更好地解决图像拼接中经常出现的尺度变化、角度旋转、光照差异以及传统的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)算法匹配正确率较低,图像拼接精度低等问题,该文提出一种全新的基于有向线段的B... 为了获得精准的航空拼接图像,更好地解决图像拼接中经常出现的尺度变化、角度旋转、光照差异以及传统的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)算法匹配正确率较低,图像拼接精度低等问题,该文提出一种全新的基于有向线段的BRISK特征的图像拼接模型。首先,使用BRISK算法进行图像匹配,得到粗匹配点对,再构造有向线段及其BRISK特征进行邻近线段匹配,通过概率统计模型进行特征点的精匹配,最后进行加权融合和亮度均衡化进行图像融合完成图像拼接。实验结果表明,该文算法针对图像的光照条件不同、角度旋转、分辨率低、尺度变化等均有良好的鲁棒性和稳定性,该文算法是一种耗时短、精确度高、拼接效果良好的图像拼接方法。 展开更多
关键词 图像配准 图像拼接 BRISK特征 邻近线段
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TC4钛合金电子束焊缝形状特征分类研究 被引量：8
19
作者 王亚军 付鹏飞 关永军 《航空材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期53-56,共4页
论述了理论解析、数值模拟、回归分析、人工神经网络等多种焊缝形状的研究方法,采用多种预测方法结合将是较为理想的焊缝形状研究方案。在所获取的电子束焊缝截面上取一系列控制点,利用B样条曲线实现焊缝形状的参数化再现,分析了控制点... 论述了理论解析、数值模拟、回归分析、人工神经网络等多种焊缝形状的研究方法,采用多种预测方法结合将是较为理想的焊缝形状研究方案。在所获取的电子束焊缝截面上取一系列控制点,利用B样条曲线实现焊缝形状的参数化再现,分析了控制点参数与焊缝形状特征参数的关系,建立了焊接形状分类准则,获得了特征尺寸临界值,并将电子束焊缝分为漏斗型、钟罩型、楔型和钉型四类。 展开更多
关键词 电子束焊接 形状特征 几何控制点 参数化再现 分类准则
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一种基于分层学习的关键点匹配算法 被引量：6
20
作者 高洪波 王洪玉 刘晓凯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2751-2757,共7页
关键点匹配技术是计算机视觉中的一项重要技术,其最主要的问题是寻找一种快速鲁棒的关键点匹配算法。该文提出了一种基于分层学习的二值描述符匹配算法。该方法将二值描述符学习过程分为粗细两个层次,结合了固定点抽样模式和随机抽样模... 关键点匹配技术是计算机视觉中的一项重要技术,其最主要的问题是寻找一种快速鲁棒的关键点匹配算法。该文提出了一种基于分层学习的二值描述符匹配算法。该方法将二值描述符学习过程分为粗细两个层次,结合了固定点抽样模式和随机抽样模式的优点,提高了学习效率;另外,该方法建立了更加合理的点对辨识模型并将其应用到关键点匹配算法中,提高了匹配精度。实验结果表明,在低计算复杂度下,该方法的匹配精度仍优于其它经典的二值描述符匹配算法。 展开更多
关键词 计算机视觉 关键点匹配 二值描述符
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