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改进相位相关与聚类思想的Micro-LED芯片显微图像拼接
1
作者
林坚普
王廷雨
+6 位作者
蔡苾芃
张建豪
梅婷
林珊玲
林志贤
乐建避
吴朝兴
《光学精密工程》
北大核心
2025年第4期641-652,共12页
针对现有Micro-LED芯片的显微图像由于存在大量相似且整齐排列的LED而导致算法拼接速度慢及准确率低的问题,本文提出了一种基于聚类思想的Micro-LED芯片显微图像拼接方法。首先使用最大类间方差法对图像进行预处理,随后使用自适应面积...
针对现有Micro-LED芯片的显微图像由于存在大量相似且整齐排列的LED而导致算法拼接速度慢及准确率低的问题,本文提出了一种基于聚类思想的Micro-LED芯片显微图像拼接方法。首先使用最大类间方差法对图像进行预处理,随后使用自适应面积拓展相位相关算法对相邻两幅图像的重叠区域进行峰值计算以求得初步配准的偏移量,接着使用图像分块联合差异值哈希算法的优化配准策略得到优化后的偏移量,最后引入基于密度的噪声应用空间聚类对可能存在的错误偏移量进行自动筛出和处理。实验结果表明本文算法平均耗时为64 ms,满足拼接实时性的需求,拼接正确率达到99.4%,配准精度控制在1个pixel之内,融合处理后在主观上可以达到完美的拼接效果,为错误偏移量导致的整体错位问题也提供了新的解决思路。本文算法有效解决了晶圆级Micro-LED芯片检测中显微图像拼接的关键环节,并可推广应用于具有重复特征且高精度要求的其他机器视觉自动化领域,具有较高的实际工程应用价值。
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关键词
图像拼接
Micro-LED芯片显微图像
相位相关
差异值哈希
聚类思想
缺陷检测
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职称材料
基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的人体跟踪器设计
被引量：
1
2
作者
徐振宇
蔡敏雅
+1 位作者
陈子钰
秦晋
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期841-848,共8页
YOLOv5s在COCO数据集上的预训练权重可以检测出人体目标,然而对于特殊的人体姿态无法识别。提出了一种基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的跟踪器,当YOLOv5s能检测出人体目标时,对扩展卡尔曼滤波进行初始化,当YOLOv5s无法检测时,由扩展卡尔...
YOLOv5s在COCO数据集上的预训练权重可以检测出人体目标,然而对于特殊的人体姿态无法识别。提出了一种基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的跟踪器,当YOLOv5s能检测出人体目标时,对扩展卡尔曼滤波进行初始化,当YOLOv5s无法检测时,由扩展卡尔曼滤波进行跟踪,在先验结果创建候选区域,使用差异值哈希匹配出最优候选区域作为观测值,从而更新目标位置,实现人体检测的连续性。实验结果表明,在跟踪精度上所提出的跟踪器与“真实边界框”的重叠率为50.65%,中心位置误差为51.78像素,在实时性上优于KCF和TLD跟踪器,帧率比KCF跟踪器快了26 frame/s。
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关键词
YOLOv5s
扩展卡尔曼滤波
目标跟踪
差异值哈希
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职称材料
融合Camshift与YOLOv4车辆检测算法
被引量：
8
3
作者
胡习之
魏征
周文超
《机床与液压》
北大核心
2021年第11期70-74,共5页
作为one-stage代表作的YOLO系列最新算法,YOLOv4在检测速度和精度相比于YOLOv3均有提升,但是YOLOv4在视频流的检测速度上仍有提升的空间。提出一种融合Camshift和YOLOv4的车辆目标检测算法。算法的流程为:首先计算图像的差异值哈希值,...
作为one-stage代表作的YOLO系列最新算法,YOLOv4在检测速度和精度相比于YOLOv3均有提升,但是YOLOv4在视频流的检测速度上仍有提升的空间。提出一种融合Camshift和YOLOv4的车辆目标检测算法。算法的流程为:首先计算图像的差异值哈希值,然后利用哈希值来判断当前帧图像与上一帧图像的相似度,当相似度小于阈值,则交给YOLOv4算法进行检测,并将检测结果传给Camshift作为其初始化跟踪窗口;当相似度大于阈值,则由Camshift算法来进行跟踪。最后在实际道路上采集的数据进行算法检测,检测结果表明融合算法的有效性。
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关键词
YOLOv4算法
CAMSHIFT算法
差异值哈希
算法
算法融合
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职称材料
题名
改进相位相关与聚类思想的Micro-LED芯片显微图像拼接
1
作者
林坚普
王廷雨
蔡苾芃
张建豪
梅婷
林珊玲
林志贤
乐建避
吴朝兴
机构
福州大学先进制造学院
中国福建光电信息科学与技术创新实验室
福州大学物理与信息工程学院
出处
《光学精密工程》
北大核心
2025年第4期641-652,共12页
基金
国家自然科学基金青年基金(No.62101132)
福建省自然科学基金资助(No.2024J010016)。
文摘
针对现有Micro-LED芯片的显微图像由于存在大量相似且整齐排列的LED而导致算法拼接速度慢及准确率低的问题,本文提出了一种基于聚类思想的Micro-LED芯片显微图像拼接方法。首先使用最大类间方差法对图像进行预处理,随后使用自适应面积拓展相位相关算法对相邻两幅图像的重叠区域进行峰值计算以求得初步配准的偏移量,接着使用图像分块联合差异值哈希算法的优化配准策略得到优化后的偏移量,最后引入基于密度的噪声应用空间聚类对可能存在的错误偏移量进行自动筛出和处理。实验结果表明本文算法平均耗时为64 ms,满足拼接实时性的需求,拼接正确率达到99.4%,配准精度控制在1个pixel之内,融合处理后在主观上可以达到完美的拼接效果,为错误偏移量导致的整体错位问题也提供了新的解决思路。本文算法有效解决了晶圆级Micro-LED芯片检测中显微图像拼接的关键环节,并可推广应用于具有重复特征且高精度要求的其他机器视觉自动化领域,具有较高的实际工程应用价值。
关键词
图像拼接
Micro-LED芯片显微图像
相位相关
差异值哈希
聚类思想
缺陷检测
Keywords
image stitching
Micro-LED chip micrographs
phase correlation
DHash
clustering idea
defect detection
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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职称材料
题名
基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的人体跟踪器设计
被引量：
1
2
作者
徐振宇
蔡敏雅
陈子钰
秦晋
机构
浙江树人学院信息科技学院
杭州电子科技大学新型电子器件与应用研究所
杭州派尼澳电子科技有限公司
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期841-848,共8页
基金
浙江树人学院省属高校基本科研业务费专项资金项目(2022XZ015)。
文摘
YOLOv5s在COCO数据集上的预训练权重可以检测出人体目标,然而对于特殊的人体姿态无法识别。提出了一种基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的跟踪器,当YOLOv5s能检测出人体目标时,对扩展卡尔曼滤波进行初始化,当YOLOv5s无法检测时,由扩展卡尔曼滤波进行跟踪,在先验结果创建候选区域,使用差异值哈希匹配出最优候选区域作为观测值,从而更新目标位置,实现人体检测的连续性。实验结果表明,在跟踪精度上所提出的跟踪器与“真实边界框”的重叠率为50.65%,中心位置误差为51.78像素,在实时性上优于KCF和TLD跟踪器,帧率比KCF跟踪器快了26 frame/s。
关键词
YOLOv5s
扩展卡尔曼滤波
目标跟踪
差异值哈希
Keywords
YOLOv5s
extended Kalman filter
object tracker
different hash algorithm
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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职称材料
题名
融合Camshift与YOLOv4车辆检测算法
被引量：
8
3
作者
胡习之
魏征
周文超
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2021年第11期70-74,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51975217)。
文摘
作为one-stage代表作的YOLO系列最新算法,YOLOv4在检测速度和精度相比于YOLOv3均有提升,但是YOLOv4在视频流的检测速度上仍有提升的空间。提出一种融合Camshift和YOLOv4的车辆目标检测算法。算法的流程为:首先计算图像的差异值哈希值,然后利用哈希值来判断当前帧图像与上一帧图像的相似度,当相似度小于阈值,则交给YOLOv4算法进行检测,并将检测结果传给Camshift作为其初始化跟踪窗口;当相似度大于阈值,则由Camshift算法来进行跟踪。最后在实际道路上采集的数据进行算法检测,检测结果表明融合算法的有效性。
关键词
YOLOv4算法
CAMSHIFT算法
差异值哈希
算法
算法融合
Keywords
YOLOv4 algorithm
Camshift algorithm
Different Hash algorithm
Fusion algorithm
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进相位相关与聚类思想的Micro-LED芯片显微图像拼接
林坚普
王廷雨
蔡苾芃
张建豪
梅婷
林珊玲
林志贤
乐建避
吴朝兴
《光学精密工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的人体跟踪器设计
徐振宇
蔡敏雅
陈子钰
秦晋
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
融合Camshift与YOLOv4车辆检测算法
胡习之
魏征
周文超
《机床与液压》
北大核心
2021
8
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职称材料
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