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图像目标类别检测综述 被引量：13
1
作者 蔡强 刘亚奇 +2 位作者 曹健 毛典辉 牛群 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第3期257-265,共9页
随着移动设备与社交网络的迅速发展,数字图像的数据规模急剧增加,图像目标类别检测已经发展成为目前计算机视觉领域内的一个研究热点。对图像目标类别检测的关键问题进行了综述。首先对目标类别检测的研究背景进行了介绍;然后对目标类... 随着移动设备与社交网络的迅速发展,数字图像的数据规模急剧增加,图像目标类别检测已经发展成为目前计算机视觉领域内的一个研究热点。对图像目标类别检测的关键问题进行了综述。首先对目标类别检测的研究背景进行了介绍;然后对目标类别检测技术进行了综述,其中包括外观模型、分类器和定位策略3个核心技术,以及数据集和评价标准;最后列出了目前目标类别检测算法的测试结果,并总结了目标类别检测的主要研究难点和发展方向。 展开更多
关键词 目标类别检测 外观模型 分类 定位策略 图像数据集 评价标准
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基于小目标类别注意力机制与特征融合的AF-ICNet非结构化场景语义分割方法 被引量：8
2
作者 艾青林 张俊瑞 吴飞青 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期181-194,共14页
针对非结构化道路分割难度大、小目标检测精度较低等问题,构建基于小目标类别注意力机制与特征融合的AF-ICNet轻量级实时语义分割网络。采用空洞空间卷积池化金字塔融合不同尺度特征感受野以增强网络的全局感知能力。嵌入CA注意力机制,... 针对非结构化道路分割难度大、小目标检测精度较低等问题,构建基于小目标类别注意力机制与特征融合的AF-ICNet轻量级实时语义分割网络。采用空洞空间卷积池化金字塔融合不同尺度特征感受野以增强网络的全局感知能力。嵌入CA注意力机制,建立通道信息和空间位置信息以增强网络对非结构化道路小目标类别语义特征的提取能力。针对类别分布不均衡问题,改进权重交叉熵损失函数。利用AF-ICNet模型对Cityscapes与IDD数据集进行训练,在Cityscapes测试图像中分割的MIoU达到了71.5%,在IDD测试图像中分割的MIoU达到了62.5%。搭建实验测试系统进行实景测试,测试结果表明,AF-ICNet有效提升了非结构化道路及小目标类别的分割精度,并满足测试的实时性要求。 展开更多
关键词 小目标类别语义分割 AF-ICNet CA注意力机制 空洞空间卷积池化金字塔 损失函数
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面向复杂海洋环境的多类别多目标跟踪算法
3
作者 陈思旭 欧阳华 +2 位作者 周鑫磊 秦小龙 王俊升 《海军工程大学学报》 北大核心 2025年第3期20-25,43,共7页
为解决多目标跟踪中普遍存在的ID切换和跟踪不连续等问题,探讨了两种主流的多目标跟踪范式。首先,研究改造了JDE(joint detection and embedding)算法,克服了基于“锚”检测器的局限,并优化了FairMOT(fair multiple object tracking)的... 为解决多目标跟踪中普遍存在的ID切换和跟踪不连续等问题,探讨了两种主流的多目标跟踪范式。首先,研究改造了JDE(joint detection and embedding)算法,克服了基于“锚”检测器的局限,并优化了FairMOT(fair multiple object tracking)的网络结构,建立了两阶段训练流程以确保目标检测与ReID特征提取的一致性;然后,提出了多类别多目标跟踪(multi-class multi-object tracking,MCMOT)算法,通过引入有限状态机(finite state machine,FSM)和交互多模型(interacting multiple model,IMM)提高了跟踪的准确性和鲁棒性。构建的MCMOT数据集模拟了海面环境中的遮挡与动态变化,实验结果表明:MCMOT在MOT17数据集上相较于FairMOT和ByteTrack具有更高的检测性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 多类别多目标跟踪算法 ByteTrack IMM
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标签多伯努利机动目标跟踪与分类算法 被引量：4
4
作者 彭华甫 黄高明 +2 位作者 田威 邱昊 满欣 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期157-162,178,共7页
针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法性能衰减严重的问题,提出了一种标签多伯努利目标跟踪与分类算法。首先,引入类别信息对目标状态进行扩维;然后利用类别属性对目标机动模型转移密度进行修正,并推导新的状态转移密度函数,抑制了... 针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法性能衰减严重的问题,提出了一种标签多伯努利目标跟踪与分类算法。首先,引入类别信息对目标状态进行扩维;然后利用类别属性对目标机动模型转移密度进行修正,并推导新的状态转移密度函数,抑制了错误机动模型对目标状态预测的影响;同时,建立目标位置与属性的联合量测似然函数,增大了目标与杂波的区分度,从而增强杂波抑制能力;最后,基于多模型标签多伯努利滤波器框架推导了新的预测、更新方程。仿真实验结果表明:所提算法在高杂波环境下仍能对多机动目标进行有效跟踪,其目标数估计误差及最优子模式分配距离分别约为多模型概率假设密度联合检测、跟踪、分类滤波器的1/2和1/4,为多模型势平衡多伯努利联合检测、跟踪、分类滤波器的3/4和1/2。 展开更多
关键词 多目标跟踪 机动目标 分类 标签多伯努利 目标类别
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特征金字塔多尺度全卷积目标检测算法 被引量：19
5
作者 林志洁 罗壮 +1 位作者 赵磊 鲁东明 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期533-540,共8页
基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测.为了提升图像中微小目标的检测精度,构建基于侧链接融合的3层金字塔结构网络,充分利用语义级别比较低的图像卷积特征.为了提高类... 基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测.为了提升图像中微小目标的检测精度,构建基于侧链接融合的3层金字塔结构网络,充分利用语义级别比较低的图像卷积特征.为了提高类别无关的图像目标检测鲁棒性,提出特定的非极大值抑制算法,在重叠目标过滤时消除冗余目标窗口,并对目标窗口进行位置精修.在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012以及古代绘画数据集上的实验结果表明:所提算法对于微小目标、多尺度目标检测及种类无关的目标检测的检测精度高于已有算法. 展开更多
关键词 图像目标检测 图像特征金字塔 多尺度全卷积 微小目标检测 类别无关目标检测
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基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法 被引量：7
6
作者 杨威 付耀文 +1 位作者 黎湘 龙建乾 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期398-403,共6页
线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该... 线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该算法在LGJMS-GMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,进而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态的同时,对目标属性信息进行更新。该算法实现了时变数目的目标状态和类别估计。杂波背景下交叉和临近并行机动目标的跟踪实验验证了该文算法的联合检测、跟踪与分类性能。 展开更多
关键词 多机动目标跟踪 概率假设密度滤波器 类别辅助目标跟踪 联合目标检测、跟踪与分类
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基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法 被引量：4
7
作者 王震 敬忠良 +2 位作者 雷明 秦彦源 董鹏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1589-1596,共8页
针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预... 针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预测阶段的粒子按照其类别进行传播,更新阶段对所有粒子进行联合更新,更新结束后将粒子按照类别进行分类,各类别的粒子集表示了其相应类别目标的PHD分布.该算法具有模块化结构,计算复杂度为O(mn).数值仿真场景包含两类扩展目标并行运动和两类扩展目标交叉运动.结果表明,该算法可以同时估计扩展目标的类别、数目和状态,并且平均最优次模式分配距离相比传统算法的降低幅度超过50%. 展开更多
关键词 多扩展目标跟踪 扩展目标概率假设密度滤波器 类别辅助目标跟踪 联合检测 跟踪与分类
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一种多普勒盲区下的航迹片段关联方法 被引量：4
8
作者 韩伟 陈传生 李志淮 《雷达科学与技术》 北大核心 2020年第3期239-246,共8页
在多目标跟踪过程中,机载预警雷达固有的多普勒盲区容易引起目标航迹中断和重起批,形成大量航迹片段,从而增加雷达情报分析的难度。基于此,提出了一种改进的多普勒盲区下的航迹片段关联方法。在传统基于二维分配的关联方法基础上,将多... 在多目标跟踪过程中,机载预警雷达固有的多普勒盲区容易引起目标航迹中断和重起批,形成大量航迹片段,从而增加雷达情报分析的难度。基于此,提出了一种改进的多普勒盲区下的航迹片段关联方法。在传统基于二维分配的关联方法基础上,将多普勒盲区和目标类别信息并入到航迹片段关联的各个环节。预处理阶段采用盲区滤波算法对“老”航迹进行预测,粗关联阶段增加径向速度作为关联信息,二维分配阶段,利用目标类别信息修正分配代价函数。仿真结果表明:在复杂多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断数较传统方法有明显下降,航迹寿命有明显提升。 展开更多
关键词 多普勒盲区 航迹片段关联 二维分配 目标类别信息 航迹中断数 航迹寿命
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改进YOLO网络的光学遥感图像动态目标实时检测
9
作者 蔡友林 《现代电子技术》 2025年第19期36-40,共5页
为应对光学遥感图像中动态目标被遮挡的情况,实现微小目标运动状态检测,从而推动遥感技术发展,文中提出改进YOLO网络的光学遥感图像动态目标实时检测方法。获取卫星采集光学遥感图像,通过初步剪切处理实现图像尺寸调整,有效增大动态目... 为应对光学遥感图像中动态目标被遮挡的情况,实现微小目标运动状态检测,从而推动遥感技术发展,文中提出改进YOLO网络的光学遥感图像动态目标实时检测方法。获取卫星采集光学遥感图像,通过初步剪切处理实现图像尺寸调整,有效增大动态目标在光学遥感图像中的占比,将尺寸调整后包含动态目标光学遥感图像输入到引入注意力机制改进的YOLOv3网络中,最终得到动态目标类别得分情况及预测边界框,实现光学遥感图像动态目标实时检测。通过实验验证,该方法能够通过标识框标注动态目标,实现较为精准的动态目标种类识别,在目标受不同遮挡面积情况下,动态目标种类实时检测得分均高于95%,检测偏差均小于1.6%,证明文中方法能够精准实现动态目标实时检测,有效提升遥感技术实际应用性。 展开更多
关键词 YOLOv3网络 光学遥感图像 动态目标检测 尺寸调整 DarkNet-53网络 预测边界框 目标类别得分 注意力机制
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