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基于灰度均值的自适应FAST角点检测优化算法
被引量：
1
1
作者
刘艳
李一桐
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期65-71,91,共8页
光照不均、突变引起的灰度变化会影响图像特征检测效果。为此,设计一种基于灰度均值的自适应FAST-9-12角点检测算法。首先,利用特征点的延展性设计一种小面积双重检测模板,减少像素点与中心点的比较次数,提高区域正检率和检测速度;其次...
光照不均、突变引起的灰度变化会影响图像特征检测效果。为此,设计一种基于灰度均值的自适应FAST-9-12角点检测算法。首先,利用特征点的延展性设计一种小面积双重检测模板,减少像素点与中心点的比较次数,提高区域正检率和检测速度;其次,依据图像局部灰度均值,在每个像素点检测模板内自适应调整阈值,避免灰度变化影响检测效果;最后,根据柔性非极大值抑制的思想设计角点半径抑制原则,筛选鲁棒性更强的角点。在Inria遥感影像数据集上的实验结果表明,FAST-9-12角点检测速度比FAST-12-16,FAST-9-16两种模板提高22%左右,因自适应阈值的提取方式不易受光照影响,检测准确率分别提高4.16和3.11个百分点,实现了图像特征快速和精准检测。
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关键词
FAST角点检测
双重模板
自适应阈值
柔性非极大值抑制
角点半径
抑制
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职称材料
基于轻量化卷积神经网络的疲劳驾驶检测
被引量：
12
2
作者
程泽
林富生
+1 位作者
靳朝
周鼎贺
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第2期142-150,共9页
针对现有疲劳驾驶检测模型在判定准确性与实时性上的不平衡问题,设计了一种基于轻量化卷积神经网络EMLite-Yolo-V4的检测模型。通过使用MobileNet-V2作为目标检测网络Yolo-V4的主干特征提取网络,并且降低卷积通道系数alpha,使得网络参...
针对现有疲劳驾驶检测模型在判定准确性与实时性上的不平衡问题,设计了一种基于轻量化卷积神经网络EMLite-Yolo-V4的检测模型。通过使用MobileNet-V2作为目标检测网络Yolo-V4的主干特征提取网络,并且降低卷积通道系数alpha,使得网络参数量大幅度下降;改进柔性非极大值抑制使得目标框无需再同时考虑得分与重合度,进一步优化检测速率;加入轻量级特征金字塔FPN-tiny并且融合mosaic数据增强方法,以保证模型的检测精度。最后,利用EMLite-Yolo-V4提取面部疲劳特征,PERCLOS与单位时间打哈欠次数对疲劳特征进行状态判定并输出结果。实验表明:该检测模型的准确率达到97.39%,mAP指标为80.02%,单帧检测速度为20.83 ms,模型大小仅为9 MB,有效平衡了疲劳驾驶检测的准确性与实时性。
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关键词
疲劳驾驶检测
轻量化卷积神经网络
轻量级特征金字塔
柔性非极大值抑制
数据增强
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职称材料
题名
基于灰度均值的自适应FAST角点检测优化算法
被引量：
1
1
作者
刘艳
李一桐
机构
大连大学信息工程学院
大连大学大连市环境感知与智能控制重点实验室
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期65-71,91,共8页
基金
辽宁省教育厅科学计划研究项目(L2019607)。
文摘
光照不均、突变引起的灰度变化会影响图像特征检测效果。为此,设计一种基于灰度均值的自适应FAST-9-12角点检测算法。首先,利用特征点的延展性设计一种小面积双重检测模板,减少像素点与中心点的比较次数,提高区域正检率和检测速度;其次,依据图像局部灰度均值,在每个像素点检测模板内自适应调整阈值,避免灰度变化影响检测效果;最后,根据柔性非极大值抑制的思想设计角点半径抑制原则,筛选鲁棒性更强的角点。在Inria遥感影像数据集上的实验结果表明,FAST-9-12角点检测速度比FAST-12-16,FAST-9-16两种模板提高22%左右,因自适应阈值的提取方式不易受光照影响,检测准确率分别提高4.16和3.11个百分点,实现了图像特征快速和精准检测。
关键词
FAST角点检测
双重模板
自适应阈值
柔性非极大值抑制
角点半径
抑制
Keywords
FAST corner detection
double template
adaptive threshold
soft-NMS
corner radius suppression
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
基于轻量化卷积神经网络的疲劳驾驶检测
被引量：
12
2
作者
程泽
林富生
靳朝
周鼎贺
机构
武汉纺织大学机械工程与自动化学院
湖北省数字化纺织装备重点实验室
三维纺织湖北省工程研究中心
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第2期142-150,共9页
文摘
针对现有疲劳驾驶检测模型在判定准确性与实时性上的不平衡问题,设计了一种基于轻量化卷积神经网络EMLite-Yolo-V4的检测模型。通过使用MobileNet-V2作为目标检测网络Yolo-V4的主干特征提取网络,并且降低卷积通道系数alpha,使得网络参数量大幅度下降;改进柔性非极大值抑制使得目标框无需再同时考虑得分与重合度,进一步优化检测速率;加入轻量级特征金字塔FPN-tiny并且融合mosaic数据增强方法,以保证模型的检测精度。最后,利用EMLite-Yolo-V4提取面部疲劳特征,PERCLOS与单位时间打哈欠次数对疲劳特征进行状态判定并输出结果。实验表明:该检测模型的准确率达到97.39%,mAP指标为80.02%,单帧检测速度为20.83 ms,模型大小仅为9 MB,有效平衡了疲劳驾驶检测的准确性与实时性。
关键词
疲劳驾驶检测
轻量化卷积神经网络
轻量级特征金字塔
柔性非极大值抑制
数据增强
Keywords
fatigue driving detection
lightweight convolutional neural network
lightweight feature pyramid
soft non maximum suppression
data enhancement
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰度均值的自适应FAST角点检测优化算法
刘艳
李一桐
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于轻量化卷积神经网络的疲劳驾驶检测
程泽
林富生
靳朝
周鼎贺
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022
12
在线阅读
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职称材料
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