基于多分辨率融合的无人机图像拼接匀色研究 被引量：15

1

作者 王晓丽 戴华阳 +2 位作者 余涛 谢东海 吴俣 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2013年第6期27-30,共4页

虽然图像的拼接技术已经得到了深入研究,但是无人机图像的拼接并没有取得理想效果,其在拼接过程中的鬼影和曝光差异问题仍然没有得到有效解决,拼接后图像的匀色效果也并不理想。本文将最佳缝合线和多分辨率融合技术联合应用于无人机图... 虽然图像的拼接技术已经得到了深入研究,但是无人机图像的拼接并没有取得理想效果,其在拼接过程中的鬼影和曝光差异问题仍然没有得到有效解决,拼接后图像的匀色效果也并不理想。本文将最佳缝合线和多分辨率融合技术联合应用于无人机图像拼接,以待有效解决上述两大问题。试验表明,该方法用于无人机图像拼接可以有效消除鬼影和曝光差异,图像的拼接匀色能够达到理想的目视效果。 展开更多

关键词 无人机图像 拼接匀色 鬼影 最佳缝合线 曝光差异 多分辨率融合

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面向螺丝锁附序列的多分辨率融合卷积神经网络 被引量：1

2

作者 刘天宇 周稻祥 +1 位作者 李明 李心宇 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期161-168,178,共9页

为了准确识别螺丝锁附是否发生故障和具体故障类型,提出了一种多分辨率融合卷积神经网络。使用原始序列数据作为输入以提高识别速度和精度;为了提取多尺度特征,分别在分辨率(数据长度)为4 000、2 000和1 000的特征向量上进行一维卷积运... 为了准确识别螺丝锁附是否发生故障和具体故障类型,提出了一种多分辨率融合卷积神经网络。使用原始序列数据作为输入以提高识别速度和精度;为了提取多尺度特征,分别在分辨率(数据长度)为4 000、2 000和1 000的特征向量上进行一维卷积运算;在Fusion层通过上采样、下采样和1×1卷积等策略,将各分辨率特征向量融合得到3组新特征向量,使得该网络能够获得锁附序列的整体和局部特征信息;在输出层使用类别加权交叉熵(CWCE)损失,通过为损失函数设置惩罚系数来加大对样本较少类别的惩罚力度,缓解了各类别数据不平衡的问题。收集了3 149条螺丝锁附序列,并在该数据集上进行了实验,结果表明:在6分类实验中,所提方法的准确率为96.00%,宏F1为93.93%,均高于其他方法;在2分类实验中,所提方法的准确率为99.36%,CWCE损失的有效性得到了验证;所提方法能够有效地判别锁附故障,并具有较好的实时性。 展开更多

关键词 螺丝 锁附故障 多分辨率融合 卷积神经网络 类别加权交叉熵

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多分辨率特征融合的人体下肢关键点检测

3

作者 夏晓华 向浩鸣 +3 位作者 陈坚 冯鑫淼 邱法博 王耀耀 《光学精密工程》 北大核心 2025年第14期2291-2302,共12页

现有的人体关键点检测模型缺乏对高分辨率特征的关注,训练中使用的数据集分辨率较低且标注误差较大,导致其在步态分析等任务中检测结果不稳定,定位精度较差。针对上述问题,提出一种基于多分辨率特征融合的人体下肢关键点检测模型,以高... 现有的人体关键点检测模型缺乏对高分辨率特征的关注,训练中使用的数据集分辨率较低且标注误差较大,导致其在步态分析等任务中检测结果不稳定,定位精度较差。针对上述问题,提出一种基于多分辨率特征融合的人体下肢关键点检测模型,以高分辨率图像作为网络输入,利用微调的MobiliNet v1网络结合注意力机制提取全局低分辨率特征,初步预测关键点位置,通过与之并行的浅层网络提取局部高分辨率特征,然后采用连续残差结构与注意力机制将不同分辨率特征融合,提升预测关键点的准确性,并有效缓解高分辨率图像带来的高计算量问题。通过预标记的方式制作高分辨率、高精度的人体下肢关键点数据集以确保模型训练的准确性。以模型复杂度、检测速度、检测精确率以及检测误差为评价指标,与其他经典和先进的方法进行实验对比。结果表明,所提模型的测试检测率达到95.2%,均优于Light⁃weight-OpenPose,HRNet-W32,HRNet-W48,YOLO-Pose,RTMPose和SimCC模型,检测精确率提升了4.1%~83.6%,FPS提升了7.6~13.9。证明了提出的模型在高精度人体下肢关键点检测中的有效性。 展开更多

关键词 人体下肢关键点检测 多分辨率特征融合 注意力机制 预标记

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面向注意力缺陷多动障碍分类的多分辨率时空融合图卷积网络

4

作者 宋笑影 郝春雨 柴利 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1927-1936,共10页

神经发育障碍疾病患者的精准分类是医学领域的一项重要挑战,对于疾病诊断和指导治疗至关重要。然而,现有基于图卷积网络(GCNs)的方法通常采用单一分辨率空间特征,忽视了多分辨率下的空间信息以及时间信息。为了克服上述局限性,该文提出... 神经发育障碍疾病患者的精准分类是医学领域的一项重要挑战,对于疾病诊断和指导治疗至关重要。然而,现有基于图卷积网络(GCNs)的方法通常采用单一分辨率空间特征,忽视了多分辨率下的空间信息以及时间信息。为了克服上述局限性,该文提出一种多分辨率时空融合图卷积网络(MSTF-GCN)。在多个分辨率空间下构建多个大脑功能连通性网络,使用支持向量机-递归特征消除提取最优空间特征。为了保留全局时间信息并使网络具有捕获信号不同层次变化的能力,将全局时间信号及其差分信号输入到时间卷积网络中学习复杂时间维度的依赖关系,提取时间特征。结合时空信息构建群体图,利用多通道图卷积网络灵活地融合不同分辨率的群体图数据,最后融入非成像数据信息生成有效的多通道多类型时空融合分类特征,有效提升了MSTF-GCN模型的分类性能。将MSTF-GCN应用于注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者分类识别,在ADHD-200数据集两个成像站点上的分类准确率分别达到了75.92%和82.95%,实验结果优于已有的流行算法,验证了MSTF-GCN的有效性。 展开更多

关键词 多分辨率时空融合图卷积网络 时空融合 多分辨率 注意力缺陷多动障碍

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无人机影像拼接多分辨率自适应无缝融合方法 被引量：4

5

作者 石耀榕 肖敬达 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第6期36-40,共5页

本文针对无人机影像拼接中存在的几何错位和拼接缝问题,提出了一种联合应用最佳拼接缝算法和图像融合的方法,对影像几何错位和拼接缝区域进行修复和无缝融合。首先利用图切割算法搜索帧间拼接最小差异线,修复帧间几何错位;然后基于差异... 本文针对无人机影像拼接中存在的几何错位和拼接缝问题,提出了一种联合应用最佳拼接缝算法和图像融合的方法,对影像几何错位和拼接缝区域进行修复和无缝融合。首先利用图切割算法搜索帧间拼接最小差异线,修复帧间几何错位;然后基于差异线建立条带融合兴趣区,且融合兴趣区范围大小随帧间色调曝光差异大小自适应变化;最后引入融合兴趣区掩膜改进拉普拉斯多分辨率图像融合算法,对帧间色调曝光差异进行平滑处理,实现无人机影像拼接的无缝融合。试验结果表明,相较于传统拉普拉斯融合算法,本文影像融合成果互信息平均提升了12.79%,峰值信噪比平均提升了21.48%,取得了自然无缝的目视效果,具有一定应用价值。 展开更多

关键词 无人机 几何错位 拼接缝 图切割 多分辨率融合

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Piella像素级多分辨率图像融合框架的扩展及其算法 被引量：10

6

作者 李光鑫 徐抒岩 +2 位作者 吴伟平 孙天宇 郝伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2773-2780,共8页

为了优化加权多分辨率图像融合的算法结构,在Piella像素级多分辨率图像融合框架基础上,提出一种只用匹配测度控制决策模块的加权多分辨率图像融合扩展模式,改变了传统加权多分辨率图像融合模式必须由活性测度和匹配测度共同决定决策因... 为了优化加权多分辨率图像融合的算法结构,在Piella像素级多分辨率图像融合框架基础上,提出一种只用匹配测度控制决策模块的加权多分辨率图像融合扩展模式,改变了传统加权多分辨率图像融合模式必须由活性测度和匹配测度共同决定决策因子的格局。相对于传统模式,提出的扩展模式去除了活性测度,相应的算法结构更为简单。以相关信号强度比作为匹配测度,给出了一种基于扩展模式的加权多分辨率图像融合算法。对红外和可见光图像的融合实验表明,该算法融合性能优于传统加权多分辨率图像融合算法,其边缘融合质量指标(EFQI)和加权融合质量指标(WFQI)分别提高了2.9%和1.8%;而且计算复杂度更低,计算决策因子所需的乘法和加法运算次数分别减少了66.7%和33.3%。 展开更多

关键词 Piella框架 多分辨率图像融合 匹配测度 活性测度

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基于多分辨率特征融合的葡萄尺寸检测 被引量：3

7

作者 李颀 杨军 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期394-402,共9页

针对葡萄特征提取不够充分且果粒排列密集相互遮挡难以准确检测的问题,以陕西省鄠邑区户太8号葡萄为研究对象,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)特征融合的Faster R-CNN卷积神经网络模型完成复杂背景情况下葡萄果粒的检测与识别。以ResNe... 针对葡萄特征提取不够充分且果粒排列密集相互遮挡难以准确检测的问题,以陕西省鄠邑区户太8号葡萄为研究对象,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)特征融合的Faster R-CNN卷积神经网络模型完成复杂背景情况下葡萄果粒的检测与识别。以ResNet50为主干网络,引入金字塔结构,增强网络模型对葡萄果粒不同分辨率特征的提取能力,同时加入GA-RPN网络生成自适应锚框,引入遮挡补偿机制,以解决密集葡萄果粒存在的遮挡问题。模型验证结果表明,本研究提出的模型精度均值(AP)在候选框与原标记框的重叠率(IOU)阈值为50时可达95.9%,对葡萄果粒、果穗的检测准确率分别为95.8%、96.1%,相比于原始Faster R-CNN模型识别性能更优。利用双目视觉算法对葡萄果粒进行尺寸测量,在最佳测量距离(0.6~1.4 m)其相对误差可控制在2%以内。 展开更多

关键词 葡萄无损检测 多分辨率特征融合 遮挡补偿 机器视觉

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针对高分辨率遥感图像的融合拼接算法 被引量：5

8

作者 么鸿原 林雪原 +1 位作者 王海鹏 郭强 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3230-3235,共6页

为给观测人员提供视角宽广、内容丰富、真实客观的全景图像,通过对无人机航拍相邻图像间的位置关系的研究结合改进的特征检测与描述算法,提出一种针对高分辨率遥感图像的特征查找与匹配算法,同时提出一种基于最佳缝合线的多分辨率融合算... 为给观测人员提供视角宽广、内容丰富、真实客观的全景图像,通过对无人机航拍相邻图像间的位置关系的研究结合改进的特征检测与描述算法,提出一种针对高分辨率遥感图像的特征查找与匹配算法,同时提出一种基于最佳缝合线的多分辨率融合算法,制定多幅高分辨率遥感图像的分层拼接策略。在实验阶段,特征点匹配数目相比传统SURF算法平均减少44%,运行时间减少37%,相比文献[10]算法匹配数目平均减少26%,运行时间减少22%,结合最终给出的50幅高分辨率遥感图像拼接结果,说明了优化算法在多幅高分辨率遥感图像拼接中的有效性,为进一步研究打下坚实基础。 展开更多

关键词 无人机 高分辨率遥感图像 最佳缝合线 多分辨率融合 分层拼接

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基于多分辨率相干融合的管道小泄漏识别方法研究 被引量：1

9

作者 梁伟 张来斌 +1 位作者 王朝晖 秦先勇 《科学技术与工程》 2008年第20期5608-5611,共4页

成品油管道内径小、站间距大使得泄漏信号小而难以识别。本文将小波多分辨率分析与相干分析相结合,提出了基于多分辨率相干融合的小泄漏识别方法。通过对信号的小波多分辨率分析,得到不同尺度下的信号,然后将小泄漏信号和干扰信号序列... 成品油管道内径小、站间距大使得泄漏信号小而难以识别。本文将小波多分辨率分析与相干分析相结合,提出了基于多分辨率相干融合的小泄漏识别方法。通过对信号的小波多分辨率分析,得到不同尺度下的信号,然后将小泄漏信号和干扰信号序列在细节尺度上的重构信号进行相干融合分析。利用模糊C均值聚类得到细节尺度上的频率相干特征向量,解决小泄漏识别难题。现场应用结果表明该方法的有效性。 展开更多

关键词 多分辨率相干融合 小泄漏识别 模糊C均值

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基于多任务卷积神经网络的红外与可见光多分辨率图像融合 被引量：11

10

作者 朱雯青 张宁 +2 位作者 李争 刘鹏 汤心溢 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期289-296,共8页

红外与可见光图像融合一直是图像领域研究的热点,融合技术能弥补单一传感器的不足,为图像理解与分析提供良好的成像基础。因生产工艺以及成本的限制,红外探测器的分辨率远低于可见光探测器,并在一定程度上因源图像分辨率的差异阻碍了实... 红外与可见光图像融合一直是图像领域研究的热点,融合技术能弥补单一传感器的不足,为图像理解与分析提供良好的成像基础。因生产工艺以及成本的限制,红外探测器的分辨率远低于可见光探测器,并在一定程度上因源图像分辨率的差异阻碍了实际应用。针对红外与可见光图像分辨率不一致的问题,提出了用于红外图像超分辨率重建与融合的多任务卷积网络框架,应用于多分辨率图像融合。在网络结构方面,首先设计了双通道网络分别提取红外与可见光特征,使算法不受源图像分辨率的限制;其次提出了特征上采样模块,先用双线性插值方法增加像素个数,再通过多层感知器精细化拟合像素平滑空间与高频空间的映射关系,无需重新训练模型即可实现任意尺度的红外图像上采样;接着将线性注意力引入网络,学习特征空间位置间的非线性关系,抑制无关信息并增强网络对全局信息的表达。在损失函数方面,提出了梯度损失,保留红外与可见光图像中绝对值较大的滤波器响应值,并计算该值与重建的融合图像响应值的Frobenius范数,无需理想的融合图像作为真值监督网络学习就能生成融合图像;此外,在梯度损失、像素损失的共同作用下对多任务模型进行优化,可以同时重建融合图像和高分辨率红外图像。算法在RoadScene数据集上进行训练,与其他4种相关算法在TNO数据集上进行对比,主观性能上该方法可以输入任意分辨率的源图像,融合图像红外目标突出、可见光细节纹理丰富,在源图像分辨率相差较大时能重建特征清晰的高分辨率红外图像,模型泛化性能强;客观性能上在信息熵、差异相关性总量、空间频率等多个评价指标上表现优异,结果表明重建的融合图像信息丰富、信息转化率高、清晰度高,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 红外与可见光融合 多分辨率图像融合 线性注意力 梯度损失 红外图像超分辨率

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基于多分辨率特征融合的任意尺度图像超分辨率重建 被引量：8

11

作者 范文卓 吴涛 +4 位作者 许俊平 李庆庆 张建林 李美惠 魏宇星 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期217-225,共9页

传统深度学习的图像超分辨率重建网络仅在固定分辨率上提取特征,存在无法综合高级语义信息、只能以特定尺度因子重建图像、泛化能力较弱、网络参数量较大等问题。提出一种基于多分辨率特征融合的任意尺度图像超分辨率重建算法MFSR。在... 传统深度学习的图像超分辨率重建网络仅在固定分辨率上提取特征,存在无法综合高级语义信息、只能以特定尺度因子重建图像、泛化能力较弱、网络参数量较大等问题。提出一种基于多分辨率特征融合的任意尺度图像超分辨率重建算法MFSR。在多分辨率特征融合编码阶段设计多分辨率特征提取模块以提取不同分辨率特征,通过构建双重注意力模块增强网络特征提取能力,使不同分辨率特征之间进行充分交互,以获取信息丰富的融合特征图。在图像重建阶段利用多层感知机对融合特征图进行解码,实现任意尺度的图像超分辨率重建。实验结果表明,在Set5数据集上分别以尺度因子2、3、4、6、8进行测试,所提算法的峰值信噪比分别为38.62、34.70、32.41、28.96、26.62 dB,模型参数量为0.72×106,在大幅减少参数量的同时能保持重建质量,可以实现任意尺度的图像超分辨率重建,性能优于SRCNN、VDSR、EDSR等主流算法。 展开更多

关键词 多分辨率特征融合 超分辨率重建 任意尺度 双重注意力 特征交互

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融入双注意力的高分辨率网络人体姿态估计 被引量：8

12

作者 罗梦诗 徐杨 叶星鑫 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期314-320,共7页

在人体姿态估计任务中,针对高分辨率网络提取和融合特征图的特征信息时不能有效获取多通道信息和空间特征信息,导致人体姿态估计结果不够精确。在高分辨率网络(HRNet)的基础上,提出一种融入双注意力的高分辨率人体姿态估计网络ENNet。... 在人体姿态估计任务中,针对高分辨率网络提取和融合特征图的特征信息时不能有效获取多通道信息和空间特征信息,导致人体姿态估计结果不够精确。在高分辨率网络(HRNet)的基础上,提出一种融入双注意力的高分辨率人体姿态估计网络ENNet。通过引入通道注意力,构造E-ecaneck模块和E-ecablock模块作为基础模块,最大程度地对多通道提取足够多的有用信息,在每一阶段子网的多分辨率融合阶段融入空间注意力机制,提取并融合不同分辨率特征信息,通过上采样的方式输出所有融合低分辨率的高分辨率表征。在公开数据集MS COCO2017上进行验证和测试,结果表明,相比于高分辨率网络,该方法mAP提高3.4%,有效改善网络多分辨率表征的信息融合能力,明显提升基础高分辨率网络HRNet的估计精确度。 展开更多

关键词 人体姿态估计 高分辨率网络 多分辨率融合 通道注意力 空间注意力

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基于多谱注意力高分辨率网络的人体姿态估计 被引量：8

13

作者 马皖宜 张德平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期1283-1292,共10页

针对人体姿态估计中多分辨率特征融合时出现的特征信息丢失的问题,基于Lite-HRNet引入多谱注意力机制,设计了一个轻量级的结合多谱注意力机制的高分辨率人体姿态估计网络LiteMSA-HRNet.将多谱注意力机制融入Lite-HRNet,利用多个频率分量... 针对人体姿态估计中多分辨率特征融合时出现的特征信息丢失的问题,基于Lite-HRNet引入多谱注意力机制,设计了一个轻量级的结合多谱注意力机制的高分辨率人体姿态估计网络LiteMSA-HRNet.将多谱注意力机制融入Lite-HRNet,利用多个频率分量,提取更丰富的特征信息,获得更优的多分辨率特征重复融合的效果;在主体网络后利用一个反卷积模块,将其生成的更高分辨率特征和主体网络生成的高分辨率特征进行融合;引入通道置换、逐点分组卷积和深度可分离卷积,轻量化反卷积模块中的残差块,提升网络定位关键点的速度.在COCO2017数据集上的实验结果表明,与其他网络相比,Lite MSA-HRNet在人体姿态估计精度和复杂度之间取得了较好的平衡结果. 展开更多

关键词 人体姿态估计 多谱注意力 高分辨率网络 轻量化网络 多分辨率特征融合

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引入注意力机制的多分辨率人体姿态估计研究 被引量：4

14

作者 张越 黄友锐 刘鹏坤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期126-132,共7页

针对人体姿态估计任务中多分辨率特征表征直接融合时存在无法有效利用特征图空间特征信息的问题,基于High-Resolution Net(HRNet)进行结构设计,构建出结合了通道域注意力和空间域注意力机制的多分辨率人体姿态估计网络GCT-Nonlocal Net(... 针对人体姿态估计任务中多分辨率特征表征直接融合时存在无法有效利用特征图空间特征信息的问题,基于High-Resolution Net(HRNet)进行结构设计,构建出结合了通道域注意力和空间域注意力机制的多分辨率人体姿态估计网络GCT-Nonlocal Net(GNNet),提出了一种基于注意力机制的多分辨率表征融合方法,在不同分辨率表征融合前由空间注意力提取出各分辨率表征更有用的空间特征信息来改进融合单元,使得各分辨率表征间的信息融合效果更佳,最终输出的高分辨率表征含有更丰富的特征信息,同时构造了Gateneck模块和Gateblock模块,其通过引入通道注意力更明确地对通道关系建模从而高效地提取通道信息。在MS COCOVAL 2017进行验证,结果显示提出的GNNet相较于SOTA级表现的HRNet在相当参数量与运算量的情况下获得了更高的准确度,mAP提高了1.4个百分点。实验结果表明,所提方法有效地提高了多分辨率特征表征融合效果。 展开更多

关键词 卷积神经网络 人体姿态估计 多分辨率特征表征融合 空间域注意力机制 通道域注意力机制

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基于射频指纹多分辨率特征融合的辐射源个体识别方法

15

作者 余江 陈川 +4 位作者 贾勇 姚光乐 王琛 张喜娟 陈亚锋 《电讯技术》 2025年第11期1844-1850,共7页

针对辐射源分类任务存在的特征信息表达有限和分类精度低等问题,提出了一种基于多分辨率特征融合的辐射源个体识别方法。该方法利用短时傅里叶变换3种不同分辨率的时频域谱图表达辐射源个体特征。使用ResNext50构建多通道卷积神经网络,... 针对辐射源分类任务存在的特征信息表达有限和分类精度低等问题,提出了一种基于多分辨率特征融合的辐射源个体识别方法。该方法利用短时傅里叶变换3种不同分辨率的时频域谱图表达辐射源个体特征。使用ResNext50构建多通道卷积神经网络,提取不同时频分辨率的特征。在网络中引入多通道特征加权融合机制,对不同通道的特征进行加权融合,组合不同分辨率下的特征信息。实验证明,这种方法提升了辐射源信号的细微指纹信息表达能力,相比特征层融合方法和单一特征表达方法两种方法,识别准确率分别提升2.15%和6.8%。 展开更多

关键词 辐射源个体识别 射频指纹 多分辨率特征融合 短时傅里叶变换

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基于多时间特征融合网络的ADS-B实采信号分离

16

作者 王文益 袁梦 《电讯技术》 北大核心 2024年第9期1394-1399,共6页

不同于以往单天线广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)信号分离中利用仿真的ADS-B信号制作数据集,将单天线接收的真实飞机发射的ADS-B原始信号通过调整信号起始时间以及功率并人为增加噪声来制作数... 不同于以往单天线广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)信号分离中利用仿真的ADS-B信号制作数据集,将单天线接收的真实飞机发射的ADS-B原始信号通过调整信号起始时间以及功率并人为增加噪声来制作数据集。为了提高信号分离的时域波形精度,提出一种多分辨率多时间特征融合重采样(Multi-Temporal fusion Resampling of Multi-Resolution Features,MTRM-RF)网络,通过卷积将信号转化成不同采样率的信号并分别使用多层堆叠逐渐膨胀的一维卷积提取不同时间间隔的特征,以获得更多的时间信息。对多种基于深度学习的语音分离网络进行比较发现,MTRM-RF网络能够有效地融合ADS-B信号的不同采样率、不同时间间隔采样点的特征进行训练。并且随着训练集数据量的增加,分离信号的平均解码正确率达到88.39%,证明该网络可有效分离单天线实采的ADS-B交织信号。 展开更多

关键词 广播式自动相关监视 深度学习 信号分离 单天线 多分辨率多时间特征融合重采样网络

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空间混洗与链式残差增强的轻量级视频人群计数

17

作者 陈永 张娇娇 周方春 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期397-408,共12页

针对现有视频人群计数方法网络模型复杂度高、精确度和实时性差的问题,提出了一种空间混洗与链式残差增强的轻量级视频人群计数方法。所提模型由多尺度深度可分离反向卷积编码器、尺度回归解码器和预测输出层构成。在编码器部分,设计多... 针对现有视频人群计数方法网络模型复杂度高、精确度和实时性差的问题,提出了一种空间混洗与链式残差增强的轻量级视频人群计数方法。所提模型由多尺度深度可分离反向卷积编码器、尺度回归解码器和预测输出层构成。在编码器部分,设计多尺度深度可分离反向残差块,提取不同分辨率的人群特征及相邻帧之间的时域特征信息,提高模型的轻量化程度;提出空间混洗模块嵌入到编码骨干网络中,增强不同尺度人群特征提取能力。在解码器部分,改进多分辨率融合模块及链式残差模块,对编码器输出的不同分辨率特征逐层聚合,减少细节特征丢失。通过解码器预测输出,得到回归人群密度图,并通过对密度图逐像素求和输出计数结果。所提方法在Mall、UCSD、FDST、ShanghaiTech等人群视频数据集上进行对比实验,结果表明:所提方法检测帧率和参数量等评价指标均优于对比方法;在Mall数据集上,相较于ConvLSTM人群计数方法,所提方法的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)的误差值分别降低了43.75%、72.71%,对不同场景视频人群计数具有更高的准确率和实时性。 展开更多

关键词 人群计数 空间混洗 深度可分离反向残差 多分辨率融合 轻量级网络

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基于HRNetV2的城市内涝视频图像监测方法

18

作者 陈笑娟 徐艺芙 +3 位作者 吕鑫 魏军 李婷 陈小雷 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第4期164-168,175,共6页

近年来,城市内涝事件频发,给城市居民的生活和财产带来了巨大损失。传统监测手段受设备安装与维护成本高昂、人工效率低等问题局限,同时传统的卷积神经网络无法对分辨率不同的监控设施视频图像加以区分,难以全面、高效地应对内涝灾害,... 近年来,城市内涝事件频发,给城市居民的生活和财产带来了巨大损失。传统监测手段受设备安装与维护成本高昂、人工效率低等问题局限,同时传统的卷积神经网络无法对分辨率不同的监控设施视频图像加以区分,难以全面、高效地应对内涝灾害,因此研究创新性地提出了一种基于HRNetV2的城市内涝监测方法。该方法充分利用了HRNet模型在目标检测、图像分类等人体姿态估计应用方面展现出优势性能,可在并行多个不同分辨率的卷积分支的同时共享卷积权重,减少模型参数量和计算量,提高模型训练效率。研究通过对监测采集和收集的社会化城市内涝积水图像构成的数据集进行训练,并采用精度和复杂度两项关键评价指标,将HRNetV2与Unet、PSPNet、ResUnet、DeeplabV3+四种主流模型的训练结果进行了全面对比。实验结果表明,HRNetV2在积水图像识别方面展现出了卓越的性能。其交并比、精确度、召回率以及F1分数分别高达92.19%、96.90%、95.76%和95.83%,均显著优于其他4种对比模型。与此同时,HRNetV2在复杂度方面也有着出色的表现,相较于其他模型,其计算复杂度大幅降低,更加适合在实际监测场景中应用。这一研究成果不仅为城市内涝监测提供了一种全新的技术手段,可以更加准确、高效地监测城市内涝情况,同时也可为城市规划、灾害管理等领域提供有价值的参考。 展开更多

关键词 城市内涝 智能监测 HRNetV2 多分辨率融合 深度可分离卷积

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基于多尺度图像融合的单幅图像去雾算法 被引量：3

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作者 潘磊 郑益军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期255-260,共6页

为了有效增强雾天降质图像的质量,基于多尺度图像融合技术,提出一种单幅图像去雾算法。将图像转换到梯度域,采用透射率计算各尺度值并进行梯度域增强及重建,避免因尺度值选择不当造成增强后的图像色彩失真。根据各尺度增强图像的对比度... 为了有效增强雾天降质图像的质量,基于多尺度图像融合技术,提出一种单幅图像去雾算法。将图像转换到梯度域,采用透射率计算各尺度值并进行梯度域增强及重建,避免因尺度值选择不当造成增强后的图像色彩失真。根据各尺度增强图像的对比度和饱和度计算其相应的权重,再利用多分辨率融合算法对经过不同尺度增强后的图像进行融合,从而得到最终的清晰图像。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于现有图像去雾算法,且耗时更短。 展开更多

关键词 单幅图像去雾 多尺度 图像融合 图像金字塔 多分辨率融合算法

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密集连接注意力与尺度感知重组增强的人群计数

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作者 陈永 董珂 +1 位作者 安卓奥博 周建宇 《光学精密工程》 CSCD 北大核心 2024年第22期3395-3408,共14页

针对人群计数中背景干扰、人群尺度变化剧烈,导致计数效果不佳的问题,提出了一种密集连接注意力与尺度感知重组增强的人群计数方法。首先,设计密集连接注意力机制的特征提取网络,通过使用膨胀卷积改进的VGG19网络作为模型粗特征提取网络... 针对人群计数中背景干扰、人群尺度变化剧烈,导致计数效果不佳的问题,提出了一种密集连接注意力与尺度感知重组增强的人群计数方法。首先,设计密集连接注意力机制的特征提取网络,通过使用膨胀卷积改进的VGG19网络作为模型粗特征提取网络,并嵌入密集连接双通道注意力机制,增强人群计数特征,抑制背景干扰。然后,设计尺度感知重组上采样和软掩膜特征增强及传递结构,实现从浅层到深层不同尺度人群特征信息的充分利用,克服人群尺度变化剧烈导致计数性能不佳的问题。其次,提出多分辨率融合模块,增强多分辨率信息间交互,降低不同分辨率之间的语义差距,提高人群计数的准确度。最后,在ShanghaiTech,UCF-QNRF,JHU_CROWD++等人群数据集上对比实验,结果表明所提方法均优于对比算法,相较于DM-Count人群计数算法,MAE、MSE误差分别下降了15.98%,14.52%,所提方法具有更高的计数性能。 展开更多

关键词 人群计数 密集连接注意力 尺度感知重组 多尺度增强 多分辨率融合

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