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融合多尺度特征和自适应NMS的3D目标检测: 1; 作者张李辉刘紫燕《电子测量技术》北大核心 2025年第4期191-198,共8页; 3D目标检测是自动驾驶感知系统的关键技术之一,能准确检测驾驶环境的状态从而保证行车安全。针对自动驾驶场景中行人和骑行者等小目标的3D检测精度较低的问题,提出一种基于多尺度特征和自适应非极大值抑制的3D目标检测算法。首先,设计... 展开更多; 关键词 3D目标检测多尺度特征自适应非极大值抑制; 在线阅读下载PDF 职称材料

条件理论控制下良态特征的匹配算法被引量：3: 2; 作者雷明杨丹张小洪《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期124-128,134,共6页; 使用多尺度Harris算子检测图像的角点作为初始兴趣点。针对自适应非极大值抑制排除了大量潜在匹配点的缺陷,引入条件理论对初始兴趣点进行控制,排除病态点,减少后续过程的计算量,提高算法效率,同时最大限度的保留了匹配点。满足条件理... 展开更多; 关键词特征匹配条件理论良态特征自适应非极大值抑制亚像素定位; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进YOLOv4-tiny网络的狭小空间目标检测方法被引量：7: 3; 作者王长清贺坤宇蒋帅《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期240-248,共9页; 针对狭小空间中目标相互遮挡导致轻型检测网络存在大量漏检、分类错误等问题,基于YOLOv4-tiny提出一种自适应非极大抑制(adaptive non-maximum suppression,A-NMS)的多尺度检测方法。在骨干网络引入大尺度特征图优化策略和金字塔池化模... 展开更多; 关键词狭小空间遮挡目标检测 YOLOv4-tiny 空间注意力多尺度特征融合自适应非极大抑制; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种面向图像拼接的快速匹配算法被引量：10: 4; 作者赵小强岳宗达《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期165-171,共7页; 针对图像拼接中尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法的计算复杂度高、实时性差和误匹配等问题,提出了一种基于自适应非极大值抑制(Adaptive non-maxima suppression,ANMS)的Radon-SIFT方法。首先采用SIFT特... 展开更多; 关键词图像匹配尺度不变特征变换自适应非极大值抑制 RADON变换随机抽样一致性; 在线阅读下载PDF 职称材料

阵列工业图像快速拼接算法被引量：4: 5; 作者高向军王倩 +2 位作者洪留荣沈龙凤葛方振《科学技术与工程》北大核心 2019年第22期249-253,共5页; 相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度.自定义Harris角点检测阈值,保留明显特征点,利用自适应非极大值抑制(ANMS)优化角点簇... 展开更多; 关键词图像拼接 HARRIS角点检测自定义阈值自适应非极大值抑制随机抽样一致算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

局部特征描述改进的LK跟踪注册方法被引量：3: 6; 作者杨靖帆何汉武吴悦明《计算机工程与设计》北大核心 2020年第2期458-464,共7页; 针对KLT跟踪方法抗光照变化和抗遮挡较差的问题,提出一种使用局部特征描述改进的LK跟踪注册方法(DF-LK)。使用ORB特征点求解初始位姿,通过自适应非极大值抑制重新划分特征点,选择均匀分布的特征点作为LK方法跟踪的控制点集。相邻帧图像... 展开更多; 关键词增强现实跟踪注册局部描述子自适应非极大值抑制向前向后错误; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合多尺度特征和自适应NMS的3D目标检测: 1; 作者张李辉刘紫燕; 机构贵州大学大数据与信息工程学院贵州大学公共大数据国家重点实验室; 出处《电子测量技术》北大核心 2025年第4期191-198,共8页; 基金贵州省科学技术基金(黔科合基础[2016]1054) 贵州省普通高等学校工程研究中心项目(黔教合KY字[2018]007)资助。; 文摘 3D目标检测是自动驾驶感知系统的关键技术之一,能准确检测驾驶环境的状态从而保证行车安全。针对自动驾驶场景中行人和骑行者等小目标的3D检测精度较低的问题,提出一种基于多尺度特征和自适应非极大值抑制的3D目标检测算法。首先,设计多尺度特征提取器,以获取大、中、小尺度的特征。其次,设计多尺度检测头以生成不同尺寸目标的候选框,从而补充小目标候选框。为了平衡多尺度候选框的数量,设计一种基于ANMS的候选框筛选算法,提高了对不同尺寸目标的检测精度。在KITTI数据集上的结果表明,改进算法在确保汽车类目标检测精度的同时,对行人和骑行者的检测精度达到62.57%和73.30%,比基线算法高2.04%和1.33%,验证了改进算法在小目标检测方面具有较好的3D检测性能。; 关键词 3D目标检测多尺度特征自适应非极大值抑制; Keywords 3D object detection multiscale features adaptive non-maximum suppression; 分类号 TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名条件理论控制下良态特征的匹配算法被引量：3: 2; 作者雷明杨丹张小洪; 机构重庆大学数理学院重庆大学软件工程学院; 出处《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期124-128,134,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60604007); 文摘使用多尺度Harris算子检测图像的角点作为初始兴趣点。针对自适应非极大值抑制排除了大量潜在匹配点的缺陷,引入条件理论对初始兴趣点进行控制,排除病态点,减少后续过程的计算量,提高算法效率,同时最大限度的保留了匹配点。满足条件理论控制下的特征称为良态特征。由于初始Harris角点的位置会发生偏移以及有伪角点产生,所以利用亚像素定位技术进行精确定位,并排除伪角点和不稳定的角点。使用PCA-SIFT对特征点及其邻域进行描述获得特征向量。最后通过向量之间的欧几里德距离判断特征点是否匹配。实验结果表明算法效率改进明显,匹配效果良好,对图像的几何变换、噪声及光照变化等具有较强的鲁棒性。; 关键词特征匹配条件理论良态特征自适应非极大值抑制亚像素定位; Keywords feature matching condition theory well conditioned feature adaptive non-maximal suppression sub-pixel localization; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进YOLOv4-tiny网络的狭小空间目标检测方法被引量：7: 3; 作者王长清贺坤宇蒋帅; 机构河南师范大学电子与电气工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期240-248,共9页; 基金河南省科技攻关项目(202102310527)。; 文摘针对狭小空间中目标相互遮挡导致轻型检测网络存在大量漏检、分类错误等问题,基于YOLOv4-tiny提出一种自适应非极大抑制(adaptive non-maximum suppression,A-NMS)的多尺度检测方法。在骨干网络引入大尺度特征图优化策略和金字塔池化模型,增强遮挡目标显著区域特征;设计内嵌空间注意力的双路金字塔特征融合网络,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力;提出区域目标密度与边界框中心距离因子相关联的动态NMS阈值设定方法,并在后处理阶段代替传统IoU-NMS算法,进一步减少漏检。实验结果表明,与YOLOv4-tiny算法相比,改进算法在公开数据集PASCAL VOC07+12和自制数据集上mAP值分别提高2.84个百分点和3.06个百分点,FPS保持在87.9,对遮挡目标的检测能力显著提升,满足移动端对狭小复杂场景实时检测的需求。; 关键词狭小空间遮挡目标检测 YOLOv4-tiny 空间注意力多尺度特征融合自适应非极大抑制; Keywords narrow space occluded object detection YOLOv4-tiny spatial attention multi-scale feature fusion adaptive non-maximum suppression; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种面向图像拼接的快速匹配算法被引量：10: 4; 作者赵小强岳宗达; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制实验室; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期165-171,共7页; 基金国家自然科学基金(51265032 61263003) 甘肃省基础研究创新群体(1506RJIA031); 文摘针对图像拼接中尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法的计算复杂度高、实时性差和误匹配等问题,提出了一种基于自适应非极大值抑制(Adaptive non-maxima suppression,ANMS)的Radon-SIFT方法。首先采用SIFT特征检测提取初始特征点,并用ANMS对初始特征点进行优选,得到分布均匀的特征点集;在特征区域内做一系列直线,以这些直线上的Radon变换值作为特征描述符,以欧氏距离为度量准则进行特征匹配,然后采用随机抽样一致性(Random sample consistency,RANSAC)算法剔除误匹配点,从而提高了算法的正确匹配率和运算速率。仿真结果表明,该文算法具有较高的精度和较强的鲁棒性,且运算量少,实时性强。; 关键词图像匹配尺度不变特征变换自适应非极大值抑制 RADON变换随机抽样一致性; Keywords image matching scale invariant feature transform adaptive non-maxima suppression Radon transform random sample consistency; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名阵列工业图像快速拼接算法被引量：4: 5; 作者高向军王倩洪留荣沈龙凤葛方振; 机构淮北师范大学计算机科学与技术学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2019年第22期249-253,共5页; 基金安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2017ZD32) 安徽省自然科学基金(1808085MF174,1808085QF181) +1 种基金医学物理与技术安徽省重点实验室开放基金(LMPT201706)资助; 文摘相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度.自定义Harris角点检测阈值,保留明显特征点,利用自适应非极大值抑制(ANMS)优化角点簇问题;再生成特征描述子,实现特征点的初步匹配,接着用随机抽样一致算法(RANSAC)去除误匹配;最后采用渐入渐出融合算法,实现了拼接图像的平滑过渡.结果表明,该算法能够快速、精确地实现工业图像拼接,具有优良的工业实用性.; 关键词图像拼接 HARRIS角点检测自定义阈值自适应非极大值抑制随机抽样一致算法; Keywords image stitching Harris corner detection self-defined threshold adaptive non-maximum suppression random samelmg agreement algorithm; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名局部特征描述改进的LK跟踪注册方法被引量：3: 6; 作者杨靖帆何汉武吴悦明; 机构广东工业大学机电工程学院广东工贸职业技术学院机械工程系; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2020年第2期458-464,共7页; 基金广东省科技计划基金项目（2017B010110008、2016A040403108）; 文摘针对KLT跟踪方法抗光照变化和抗遮挡较差的问题,提出一种使用局部特征描述改进的LK跟踪注册方法(DF-LK)。使用ORB特征点求解初始位姿,通过自适应非极大值抑制重新划分特征点,选择均匀分布的特征点作为LK方法跟踪的控制点集。相邻帧图像之间的单应性矩阵通过在DF描述后的图像上使用LK方法进行求解,跟踪的结果由向前向后错误检测进行评估,由单应性矩阵和初始位姿求解出当前帧的摄像机位姿,并叠加虚拟信息。实验结果表明,该方法在光照变化、部分遮挡和透视变化时均有较好的稳定性和鲁棒性。; 关键词增强现实跟踪注册局部描述子自适应非极大值抑制向前向后错误; Keywords augmented reality tracking and registration local descriptor adaptive non-maximal suppression forward backward error; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合多尺度特征和自适应NMS的3D目标检测	张李辉刘紫燕	《电子测量技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	条件理论控制下良态特征的匹配算法	雷明杨丹张小洪	《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进YOLOv4-tiny网络的狭小空间目标检测方法	王长清贺坤宇蒋帅	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种面向图像拼接的快速匹配算法	赵小强岳宗达	《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	阵列工业图像快速拼接算法	高向军王倩洪留荣沈龙凤葛方振	《科学技术与工程》北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	局部特征描述改进的LK跟踪注册方法	杨靖帆何汉武吴悦明	《计算机工程与设计》北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料