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集成全局局部特征交互与角动量机制的端到端多目标跟踪算法
被引量：
1
1
作者
计忠平
王相威
+3 位作者
何志伟
杜晨杰
金冉
柴本成
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3703-3712,共10页
针对多目标跟踪(MOT)算法性能对于检测准确度和数据关联策略的依赖性问题,该文提出一种新的端到端算法。在检测方面,首先基于特征金字塔网络,提出空间残差特征金字塔模块(SRFPN),以提升特征融合和信息传递的效率。随后,引入全局局部特...
针对多目标跟踪(MOT)算法性能对于检测准确度和数据关联策略的依赖性问题,该文提出一种新的端到端算法。在检测方面,首先基于特征金字塔网络,提出空间残差特征金字塔模块(SRFPN),以提升特征融合和信息传递的效率。随后,引入全局局部特征交互模块(GLFIM)来平衡局部细节和全局上下文信息,增强多尺度特征的专注度,提高模型对目标尺度变化的适应性。在关联方面,引入角动量机制(AMM),充分考虑目标运动方向,以提升连续帧之间目标匹配的精确性。在MOT17和UAVDT数据集上进行实验验证,所提跟踪器的检测性能和关联性能均显著提升,并且在目标遮挡、尺度变化和杂乱背景等复杂场景下表现出良好的鲁棒性。
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关键词
目标跟踪
特征金字塔网络
全局
局部
特征
交互
角动量
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职称材料
面向点云理解的双邻域图卷积方法
2
作者
李宗民
徐畅
+2 位作者
白云
鲜世洋
戎光彩
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第5期879-889,共11页
针对现有方法对局部点云结构建模时空间跨度有限以及传统特征聚合方法造成一定信息损失的问题,提出双邻域图卷积网络(DNGCN).在原始点云中增加角度先验,以增强对点云局部几何结构的理解,捕捉局部细节.对原始邻域进行扩展,在局域内设计...
针对现有方法对局部点云结构建模时空间跨度有限以及传统特征聚合方法造成一定信息损失的问题,提出双邻域图卷积网络(DNGCN).在原始点云中增加角度先验,以增强对点云局部几何结构的理解,捕捉局部细节.对原始邻域进行扩展,在局域内设计双邻域图卷积,通过集成高斯自适应聚合,在提取较大感受野范围内显著特征的同时,充分保留原始邻域信息.通过局部-全局信息交互来增大局部点的空间跨度,捕获远距离依赖关系.本文方法在分类数据集ModelNet40和ScanObjectNN上分别取得了94.1%、89.6%的总体精度,与其他先进算法相比有显著提升,较DGCNN分别提升了1.2%、11.5%.在部件分割数据集ShapeNetPart和语义分割数据集ScanNetv2、S3DIS上均获得优秀的性能,平均交并比分别为86.7%、74.9%和69.8%.通过大量的实验,证明了该模型的有效性.
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关键词
点云特征
图卷积网络
几何增强
局部全局交互
注意力机制
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职称材料
题名
集成全局局部特征交互与角动量机制的端到端多目标跟踪算法
被引量：
1
1
作者
计忠平
王相威
何志伟
杜晨杰
金冉
柴本成
机构
杭州电子科技大学计算机学院
浙江省装备电子研究重点实验室
浙江万里学院大数据与软件工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3703-3712,共10页
基金
国家自然科学基金(61671192)
中国博士后科学基金(2017M114)
+1 种基金
浙江省自然科学基金(LY22F020025)
浙江省教育厅一般项目(Y202351320)。
文摘
针对多目标跟踪(MOT)算法性能对于检测准确度和数据关联策略的依赖性问题,该文提出一种新的端到端算法。在检测方面,首先基于特征金字塔网络,提出空间残差特征金字塔模块(SRFPN),以提升特征融合和信息传递的效率。随后,引入全局局部特征交互模块(GLFIM)来平衡局部细节和全局上下文信息,增强多尺度特征的专注度,提高模型对目标尺度变化的适应性。在关联方面,引入角动量机制(AMM),充分考虑目标运动方向,以提升连续帧之间目标匹配的精确性。在MOT17和UAVDT数据集上进行实验验证,所提跟踪器的检测性能和关联性能均显著提升,并且在目标遮挡、尺度变化和杂乱背景等复杂场景下表现出良好的鲁棒性。
关键词
目标跟踪
特征金字塔网络
全局
局部
特征
交互
角动量
Keywords
Object tracking
Feature Pyramid Network(FPN)
Global local feature interactions
Angular momentum
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向点云理解的双邻域图卷积方法
2
作者
李宗民
徐畅
白云
鲜世洋
戎光彩
机构
中国石油大学(华东)青岛软件学院计算机科学与技术学院
青岛滨海学院信息工程学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第5期879-889,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFF0301800)
国家自然科学基金:资助项目(61379106)
山东省自然科学基金:资助项目(ZR2013FM036,ZR2015FM011)。
文摘
针对现有方法对局部点云结构建模时空间跨度有限以及传统特征聚合方法造成一定信息损失的问题,提出双邻域图卷积网络(DNGCN).在原始点云中增加角度先验,以增强对点云局部几何结构的理解,捕捉局部细节.对原始邻域进行扩展,在局域内设计双邻域图卷积,通过集成高斯自适应聚合,在提取较大感受野范围内显著特征的同时,充分保留原始邻域信息.通过局部-全局信息交互来增大局部点的空间跨度,捕获远距离依赖关系.本文方法在分类数据集ModelNet40和ScanObjectNN上分别取得了94.1%、89.6%的总体精度,与其他先进算法相比有显著提升,较DGCNN分别提升了1.2%、11.5%.在部件分割数据集ShapeNetPart和语义分割数据集ScanNetv2、S3DIS上均获得优秀的性能,平均交并比分别为86.7%、74.9%和69.8%.通过大量的实验,证明了该模型的有效性.
关键词
点云特征
图卷积网络
几何增强
局部全局交互
注意力机制
Keywords
point cloud feature
graph convolution network
geometric enhancement
local-global interaction
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
集成全局局部特征交互与角动量机制的端到端多目标跟踪算法
计忠平
王相威
何志伟
杜晨杰
金冉
柴本成
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
2
面向点云理解的双邻域图卷积方法
李宗民
徐畅
白云
鲜世洋
戎光彩
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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