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地面红外目标数据联合增强方法 被引量:2
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作者 赵晓枫 夏玉婷 +2 位作者 徐叶斌 牛家辉 张文文 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1117-1124,共8页
针对地面非合作特种车辆目标红外数据获取难度大、成本高,深度学习网络小样本数据条件下易于出现过拟合、网络泛化能力差等问题,本文以地面车辆红外数据为对象,提出了一种基于几何-特征空间变换的数据增强方法。首先,通过高清红外设备... 针对地面非合作特种车辆目标红外数据获取难度大、成本高,深度学习网络小样本数据条件下易于出现过拟合、网络泛化能力差等问题,本文以地面车辆红外数据为对象,提出了一种基于几何-特征空间变换的数据增强方法。首先,通过高清红外设备构建了原始地面车辆红外数据集;在此基础上,利用金字塔生成对抗网络(SinGAN)的空间特征重构机制,联合几何空间变换,对原始车辆红外数据进行了增广,并建立了地面目标红外数据集Infrared-VOC;最后,利用几种不同深度学习目标检测模型对增强后的红外数据集进行测试,验证了几何-特征空间联合变换方法数据增强的有效性,为地面非合作特种车辆红外数据增强提供了新方法。 展开更多
关键词 地面目标 红外数据集 数据增强 几何-特征空间变换
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运动约束下结合区域提议网络的无人机孪生网络跟踪方法 被引量:1
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作者 吴浩 符玺 +5 位作者 崔雄文 王正宁 敬辉 邹翔 高子然 江莉 《信号处理》 北大核心 2025年第5期924-935,共12页
光电探测设备是反无人机系统的重要组成部分,对无人机的图像确认取证有重要作用。目标跟踪是光电探测设备的核心技术。无人机目标体积小、背景环境复杂,因此无人机目标跟踪是一个具有挑战性的问题。此外,现有的无人机跟踪数据集在目标... 光电探测设备是反无人机系统的重要组成部分,对无人机的图像确认取证有重要作用。目标跟踪是光电探测设备的核心技术。无人机目标体积小、背景环境复杂,因此无人机目标跟踪是一个具有挑战性的问题。此外,现有的无人机跟踪数据集在目标大小和属性分布特征方面存在局限性,不能完全代表复杂的真实场景。针对以上问题,本文提出了一种运动约束下结合区域提议网络的无人机孪生网络跟踪方法。首先,在基于孪生网络的无人机跟踪方法的基础上,本文对权重初始化策略进行优化,提高了模型训练的稳定性和准确性。其次,针对无人机跟踪过程中的虚警和漏检问题,本文提出了一种融合目标置信度阈值与运动约束条件的动态自适应过滤策略,通过设定多级置信度门限,动态调整检测逻辑,提高无人机跟踪方法的场景自适应能力。最后,本文提出一种高低频自适应图像增强策略,解决部分场景中无人机细节信息缺失以及亮度分布不均匀的问题,提高了跟踪方法在低对比度场景和高动态范围图像中的性能。为了更全面地验证所提出的跟踪方法的性能,本文对Anti-UAV410标准数据集进行了扩充,构建了更具挑战性、泛化性能更强的Anti-UAV500数据集。实验结果表明,本文提出的SiamXC模型在Anti-UAV410数据集上相较SiamDT模型性能提升1.28%,并在自制数据集上相较现有的SOTA跟踪方法均有显著的性能提升。 展开更多
关键词 孪生神经网络 反无人机 目标跟踪 红外数据集
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Mean Shift和粒子滤波实现红外人体跟踪算法综述 被引量:4
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作者 耿建平 雷梦英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第24期29-36,共8页
红外摄像仪能够全天候工作且不会受限于像光线不足、漆黑夜晚等外界环境的干扰,但是红外图像成像质量差、分辨率低、信息单一等特点导致研究人体目标跟踪出现许多难点问题。主要贡献表现在以下三个方面:(1)对少有的公开的红外数据集进... 红外摄像仪能够全天候工作且不会受限于像光线不足、漆黑夜晚等外界环境的干扰,但是红外图像成像质量差、分辨率低、信息单一等特点导致研究人体目标跟踪出现许多难点问题。主要贡献表现在以下三个方面:(1)对少有的公开的红外数据集进行详细归纳;(2)重点阐述了国内外在红外人体跟踪方面对Mean Shift算法和粒子滤波算法的改进方案;(3)重点介绍了融合红外成像与可见光成像实现红外人体跟踪的研究进展。 展开更多
关键词 红外人体跟踪 红外数据集 Mean SHIFT算法 粒子滤波算法
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基于改进SSD的特种车辆红外伪装检测方法 被引量:11
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作者 赵晓枫 徐明扬 +2 位作者 王聃漂 杨佳星 张志利 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期105-114,共10页
在目标检测领域,基于深度学习的SSD目标检测网络同时具有实时性好和准确性高两大优点。由于特种车辆红外图像难以获取,以小轿车和公交车红外图像为研究对象,构建了红外图像Pascal VOC数据集,训练了SSD网络,并利用训练好的网络检测了红... 在目标检测领域,基于深度学习的SSD目标检测网络同时具有实时性好和准确性高两大优点。由于特种车辆红外图像难以获取,以小轿车和公交车红外图像为研究对象,构建了红外图像Pascal VOC数据集,训练了SSD网络,并利用训练好的网络检测了红外目标图像。结果表明,红外目标的特征信息越多,检测精度越高,但红外图像中信息残缺的车辆存在"漏检"的问题。针对该问题,通过添加"残缺窗口模块"优化数据集结构,有效解决了车辆"漏检"问题,同时目标整体的检测准确率也明显提升。将改进数据集后的红外目标检测结果作为评价指标,能够较准确评估复杂背景下特种车辆红外隐身伪装效果。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 红外数据集 效果评估
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基于改进DETR的智慧车间人员典型行为识别算法 被引量:2
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作者 何赟泽 谯灵俊 +2 位作者 王洪金 马刚 王耀南 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期76-84,共9页
生产车间环境复杂,设备众多且人员活动具有高度自主性和不确定性,传统的人工观测方式在面对海量监控数据时,难以实现高效的实时管控。为提高车间人员行为的自动化监测水平,保障生产安全,提出一种基于改进DETR的行为识别算法。通过智慧... 生产车间环境复杂,设备众多且人员活动具有高度自主性和不确定性,传统的人工观测方式在面对海量监控数据时,难以实现高效的实时管控。为提高车间人员行为的自动化监测水平,保障生产安全,提出一种基于改进DETR的行为识别算法。通过智慧车间的实地调研,采集多种工作行为及异常行为数据,构建车间红外行为数据集,并在此基础上设计改进算法。针对原始算法的不足,引入相对位置编码,并采用空间调制共同注意力机制,旨在提升网络对全局特征中待检测物体的定位精度。此外,通过引入待检测物体的高斯分布权重,使网络解码器更加高效地识别行为特征。实验结果表明,改进后的算法在自建数据集上的识别精度相比原始算法提高了6.97%,并在公开数据集上同样表现出色。该改进方法不仅为车间人员行为的监控提供了更加高效的解决方案,也为智慧车间的自动化与智能化发展提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 DETR 行为识别 注意力机制 深度学习 智慧车间 红外数据集
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