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生物启发的无人机航拍前景提取视觉神经网络
1
作者
杨旭涛
秦进
胡滨
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2289-2296,共8页
针对无人机航拍自运动视觉场景中运动视差导致传统方法精度差问题,基于蝗虫视觉神经结构特性,借助生物视信号中心环绕机制、视觉短期记忆机理,提出一种生物启发的人工视觉系统——自运动前景提取神经网络(SFENN)。SFENN由5个复眼神经层(...
针对无人机航拍自运动视觉场景中运动视差导致传统方法精度差问题,基于蝗虫视觉神经结构特性,借助生物视信号中心环绕机制、视觉短期记忆机理,提出一种生物启发的人工视觉系统——自运动前景提取神经网络(SFENN)。SFENN由5个复眼神经层(R、L、M、Lo、LP)构成。其中,R层接收自运动视觉信号;L、M层采集全局视野域中的自运动角点特征与轮廓信息;Lo与LP层提取前景目标,对其降噪处理并向外输出表征前景轮廓视信息的膜电位兴奋。实验研究结果表明,SFENN在无人机航拍的自运动视觉场景中能有效提取前景目标对象,与SOTA模型相比体现更佳检测准确率和鲁棒性。
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关键词
前景提取
视觉短期记忆
中心环绕机制
蝗虫复眼神经
自运动视觉感知
无人机航拍
计算机视觉
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职称材料
题名
生物启发的无人机航拍前景提取视觉神经网络
1
作者
杨旭涛
秦进
胡滨
机构
贵州大学公共大数据国家重点实验室
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州大学人工智能研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2289-2296,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62066006)
贵州省自然科学基金项目(黔科合基础[2020]1Y261)
+1 种基金
贵州省科技计划基金项目(黔科合支撑[2020]3Y004号)
贵州大学引进人才科研基金项目(贵大人基合字(2019)58号)。
文摘
针对无人机航拍自运动视觉场景中运动视差导致传统方法精度差问题,基于蝗虫视觉神经结构特性,借助生物视信号中心环绕机制、视觉短期记忆机理,提出一种生物启发的人工视觉系统——自运动前景提取神经网络(SFENN)。SFENN由5个复眼神经层(R、L、M、Lo、LP)构成。其中,R层接收自运动视觉信号;L、M层采集全局视野域中的自运动角点特征与轮廓信息;Lo与LP层提取前景目标,对其降噪处理并向外输出表征前景轮廓视信息的膜电位兴奋。实验研究结果表明,SFENN在无人机航拍的自运动视觉场景中能有效提取前景目标对象,与SOTA模型相比体现更佳检测准确率和鲁棒性。
关键词
前景提取
视觉短期记忆
中心环绕机制
蝗虫复眼神经
自运动视觉感知
无人机航拍
计算机视觉
Keywords
foreground extraction
vision short-term memory
center-surround mechanism
locust compound eye nerve
self-motion visual perception
UAV aerial photography
computer vision
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
生物启发的无人机航拍前景提取视觉神经网络
杨旭涛
秦进
胡滨
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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