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题名基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪
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作者
李海燕
曹永辉
郎恂
李海江
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机构
云南大学信息学院
云南交通投资建设集团有限公司
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出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期68-78,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62166048)
云南省万人计划“云岭教学名师”
+1 种基金
云南省高校重点实验室建设计划资助项目(202101AS070031)
云南大学第十四届研究生科研创新项目(KC-22221737)。
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文摘
为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多模态目标跟踪框架,设计了改进步长的ResNet50作为特征提取网络,有效挖掘目标的深层次特征.随后,设计特征交互学习模块,利用一种模态的判别信息引导另一种模态的目标外观特征学习,挖掘特征空间和通道中的跨模态信息,增强网络对前景信息的关注.然后,设计多模特征融合模块计算输入的可见光图像和红外图像的特征融合度,对不同模态的重要特征进行空间融合以去除冗余信息,并采用级联融合策略重建多模态图像,增强目标特征表示.最后,设计特征空间位移模块,分割红外模态分支的特征图并向四个不同方向移位,增强热源目标特征的边缘表示.在两个RGB-T数据集上的实验验证了提出算法的有效性,消融实验证明了设计的单个模块的优越性.
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关键词
RGB-T跟踪
多模特征融合模块
特征空间位移模块
特征交互学习模块
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Keywords
RGB-T tracking
multi mode feature fusion module
feature space shift module
feature interactive learning module
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名顾及路网与轨迹多模特征的导航属性关联关系分析
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作者
张彩丽
向隆刚
李雅丽
周雨石
刘珍
鲁春阳
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机构
河南城建学院测绘与城市空间信息学院
武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室
沈阳建筑大学交通与测绘工程学院
云南省建设投资控股集团有限公司
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出处
《测绘通报》
北大核心
2025年第4期120-126,共7页
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基金
河南城建学院博士科研启动金资助项目(K-Q2023032)
河南省高等学校重点科研项目(24B420002)
+6 种基金
河南城建学院高等教育教学改革研究与实践项目(2024JG158)
辽宁省教育厅青年项目(LJ212410153040)
河南省自然科学基金资助项目(252300420836)
国家自然科学基金(42471460)
河南省科技攻关项目(242102320345)
河南省软科学项目(242400410624)
河南省哲学社会科学规划项目(2022BJJ026)。
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文摘
道路网的几何和拓扑信息固然重要,但缺乏道路等级、车道数和限速等导航属性信息将严重制约路径规划、车辆导航、位置服务等道路网核心应用的实施。本文在道路网静态结构特征基础上,顾及轨迹数据动态连接特征,以分层、渐进的方式探索道路段等级、限速及车道数之间的关联关系,挖掘了一些潜在的道路等级、车道数和限速的分类方法。首先,对轨迹和路网进行了预处理,实现轨迹点与路段之间的连接;然后,以路段为分析单元,设计路网和轨迹的多元多阶特征;最后,分析总结可能的道路等级、车道数和限速分层递进识别方法。以武汉和西安为例的试验结果表明,本文的探索具有一定的参考价值。
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关键词
智能交通
众源轨迹数据
多模特征融合
导航属性信息
层级关系
道路邻接信息
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Keywords
intelligent transportation
crowd-sourced trajectories
multi-mode feature fusion
road navigation attributes
hierarchical information
road adjacency information
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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