基于改进Mask R-CNN的低空遥感实例分割算法

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作者 李冰锋 王光耀 崔立志 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期168-176,共9页

针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50... 针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50对输入通道语义信息的高效聚合作用。在RoI Align前引入自校准卷积模块来扩大卷积层的感受野大小并对边界框和掩码框执行校准操作。在分割分支使用掩码预测平衡损失函数,对每个类别的正负样本梯度进行平衡,实现对损失梯度的平滑降低处理。在自建低空遥感数据集和iSAID-Reduce100数据集上进行测试,实验结果表明:改进后的算法在自建数据集上box AP和mask AP分别提升17.9%和15.0%,在iSAID-Reduce100数据集上box AP和mask AP达到49.62%和50.27%,该算法很好地完成了对遥感目标的检测和分割。 展开更多

关键词 深度学习 图像处理 遥感图像 实例分割 改进mask R-CNN算法 ResNet-50

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基于FPT改进的Mask RCNN算法的道路信息检测研究

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作者 范博森 左云波 +1 位作者 徐小力 王林枫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期202-209,共8页

针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transforme... 针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transformer思想的FPT代替原有的FPN,对特征进行跨空间跨尺度的融合达到特征增强的效果,提高模型检测精度。在实验中,采用迁移学习思想,对PASCAL-VOC2012数据集进行预训练后得到模型的预训练权重,实验结果表明,该算法相较于原算法在分别采用ResNet50、ResNet101时平均精度分别提高了7.5百分点、10.6百分点,对小目标的检测效果变得更好。 展开更多

关键词 道路信息检测 mask RCNN算法 特征融合 FPT TRANSFORMER

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钢轨表面缺陷检测Mask R-CNN算法研究与优化 被引量：2

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作者 孟瑞锋 梁桢 +2 位作者 贾超 乔志 赵晨 《都市快轨交通》 北大核心 2024年第5期68-77,共10页

为有效防止城市轨道交通事故发生,更好地保障运行安全,钢轨表面缺陷检测技术在巡检工作中发挥着重要作用。针对现有钢轨缺陷检测技术中检测精度差、小目标敏感度低等问题,在Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network... 为有效防止城市轨道交通事故发生,更好地保障运行安全,钢轨表面缺陷检测技术在巡检工作中发挥着重要作用。针对现有钢轨缺陷检测技术中检测精度差、小目标敏感度低等问题,在Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network)算法模型基础上,提出一种融合注意力机制的模型改进方案。该方案在特征提取网络中引入通道-空间复合注意力机制(channel-wise spatial module,CSM)用于实例分割缺陷检测,有效剔除干扰信息,获得多尺度特征表达,得到更多空间信息以及更优的浅层信息,从而提升对钢轨表面缺陷边缘检测能力。在相同的实验环境下,相对于Mask R-CNN算法,加入CSM后,Mask R-CNN模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了6.5%。其中,对钢轨“凹陷”“裂纹”以及“疲劳磨损”缺陷识别的平均精度(average precision,AP)分别提高了6.3%、6.9%和6.1%。横向对比发现,加入CSM后的Mask R-CNN模型,相较于Fast R-CNN模型,三种缺陷的分割效果分别提升了11.6%、12.5%和12.9%。同时,相较于Faster R-CNN模型,三种缺陷的分割效果分别提升了8.8%、10.0%和10.3%。加入CSM后的Mask R-CNN模型可以更好地识别三类缺陷,提升检测精度和小目标敏感度,为轨道智能巡检提供更安全有力的技术支持和保障。 展开更多

关键词 城市轨道交通 通道-空间注意力机制 钢轨缺陷 实例分割 mask R-CNN算法

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隐私保护数据挖掘算法MASK的改进 被引量：7

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作者 王茜 张鲲鹏 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2012年第6期63-66,共4页

为了在数据挖掘过程中既保护敏感信息和知识不被泄露,又使得到的挖掘结果相对准确,对XMASK算法进行改进。在重构原数据项支持度的过程中利用布尔集合的特性简化计数过程。通过实验将改进算法与原MASK算法和XMASK算法进行比对。结果表明... 为了在数据挖掘过程中既保护敏感信息和知识不被泄露,又使得到的挖掘结果相对准确,对XMASK算法进行改进。在重构原数据项支持度的过程中利用布尔集合的特性简化计数过程。通过实验将改进算法与原MASK算法和XMASK算法进行比对。结果表明,该算法提高了运行的时间效率。 展开更多

关键词 数据挖掘 隐私保护 mask算法 时间效率

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基于空间注意力机制的Mask R-CNN致密储层岩石薄片图像鉴定 被引量：1

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作者 李春生 刘涛 +7 位作者 刘宗堡 张可佳 刘芳 刘晓文 田梦晴 白玉磊 尹靖淞 卢羿州 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期24-32,共9页

针对陆相致密储层岩石薄片鉴定识别难、制片成本高、时间消耗长和人为主观强等难题,选取鄂尔多斯盆地临兴区块上古生界和松辽盆地三肇凹陷扶余油层为靶区,提出一种基于深度学习的致密油储层岩石薄片人工智能鉴定方法,引入图像预处理技... 针对陆相致密储层岩石薄片鉴定识别难、制片成本高、时间消耗长和人为主观强等难题,选取鄂尔多斯盆地临兴区块上古生界和松辽盆地三肇凹陷扶余油层为靶区,提出一种基于深度学习的致密油储层岩石薄片人工智能鉴定方法,引入图像预处理技术去除岩石薄片图像噪声并统一图像像素大小,构建空间几何增广机制,基于空间注意力机制改进Mask R-CNN算法,并将上述方法应用于实例靶区进行有效性验证。结果表明:图像预处理技术能够在保障图像特征的前提下,有效提高图像质量,减少噪声干扰;空间几何图像增广机制能够在在一定程度上增加可用样本的数量;基于空间注意力机制的Mask R-CNN算法可以同时完成复杂岩石薄片成分的分割与智能识别工作,分割精度在不同数据集情况下的平均精度为89.2%,整体识别准确率为93%,适用于致密油储层岩石薄片特征鉴定。 展开更多

关键词 致密储层 岩石薄片 深度学习 mask R-CNN算法 分割与识别

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基于Mask R-CNN算法的尾矿库干滩长度视频测量研究 被引量：9

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作者 杨俊 孙叶青 +1 位作者 申屠南瑛 李青 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第12期1468-1474,共7页

干滩长度是整个尾矿坝安全稳定性的一个重要参数。为了实时准确地测得干滩长度值,提出了一种高效、智能、准确的在线监测新方法——基于Mask R-CNN实例分割算法的干滩长度测量方法。此方法共分为4部分:(1)在尾矿坝两岸安装监控摄像头;(2... 干滩长度是整个尾矿坝安全稳定性的一个重要参数。为了实时准确地测得干滩长度值,提出了一种高效、智能、准确的在线监测新方法——基于Mask R-CNN实例分割算法的干滩长度测量方法。此方法共分为4部分:(1)在尾矿坝两岸安装监控摄像头;(2)基于Mask R-CNN算法,训练出识别水线并输出水线坐标的网络模型;(3)将水线轮廓坐标与实际干滩长度进行回归分析,拟合出测量算法关系式;(4)将水线坐标输入上述关系式,即可通过视频画面实时测得干滩长度。研究结果表明,此模型能够准确地进行干滩长度的测量,且适用于光照不足、图像模糊、雨雪天气等情况。 展开更多

关键词 计量学 干滩长度 尾矿坝 mask R-CNN算法 图像处理 实时监测

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基于Mask R-CNN算法的遥感图像处理技术及其应用 被引量：16

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作者 凌晨 张鑫彤 马雷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第10期151-160,共10页

遥感技术的发展使得遥感影像被应用于农业、军事等诸多领域,而深度学习方法的融入使得该项技术在目标检测、场景分类、语义分割方面取得了重大突破。与自然场景下的舰船检测不同,遥感图像中的舰船为俯视图,舰船较为密集,且容易与港口混... 遥感技术的发展使得遥感影像被应用于农业、军事等诸多领域,而深度学习方法的融入使得该项技术在目标检测、场景分类、语义分割方面取得了重大突破。与自然场景下的舰船检测不同,遥感图像中的舰船为俯视图,舰船较为密集,且容易与港口混合。当前对舰船检测的输出结果主要是检测框,缺少对舰船掩码的输出,使得无法全面分析出模型存在的不足;同时,由于遥感图像中的舰船停靠密集,容易产生漏检问题。为解决上述问题,利用Mask R-CNN对舰船进行目标检测,较全面地分析模型的训练情况、掩码和检测框的输出结果;通过对目标边缘的学习及参数的调整,使模型与舰船目标相适应。通过实验分析得出了适用于舰船检测的网络模型参数,从而有效降低了舰船停靠密集所产生的误检和漏检问题。 展开更多

关键词 mask R-CNN算法 遥感图像处理技术 深度学习 舰船目标检测 影像提取与识别

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改进Mask RCNN算法及其在行人实例分割中的应用 被引量：15

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作者 音松 陈雪云 贝学宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期271-276,283,共7页

Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题,而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差。对此,提出一种改进的Mask RCNN算法。在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串... Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题,而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差。对此,提出一种改进的Mask RCNN算法。在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串联特征金字塔网络(CFPN)模块,对网络生成的多层特征进行融合,充分利用不同特征层的语义信息。在此基础上,执行RoI Align操作生成行人掩膜。仿照COCO数据集,从生活场景中拍摄1000张图片,自建一个新的行人数据集。基于该数据集的实验结果表明,改进算法较原算法具有更高的检测精确率。 展开更多

关键词 行人实例分割 mask RCNN算法 特征融合 目标检测 串联特征金字塔网络

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改进的自适应Mask匀光算法 被引量：7

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作者 李鹏程 王栋 朱积国 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2018年第4期86-90,共5页

Mask匀光算法在光学遥感影像色彩一致性处理中广泛应用。针对传统算法存在滤波器参数确定自适应性差、影像存在反差不一致现象、影像细节信息易损失等缺陷,提出改进算法。该算法结合影像信息与最优化准则自适应确定滤波器参数,对背景进... Mask匀光算法在光学遥感影像色彩一致性处理中广泛应用。针对传统算法存在滤波器参数确定自适应性差、影像存在反差不一致现象、影像细节信息易损失等缺陷,提出改进算法。该算法结合影像信息与最优化准则自适应确定滤波器参数,对背景进行动态压缩以减小细节信息丢失,自适应调整拉伸参数,解决反差分布不一致现象。对比试验显示,改进算法处理的影像在光照一致性、影像清晰度、反差一致性上均取得较为理想的匀光效果。 展开更多

关键词 mask匀光算法 滤波器参数 亮度分布 反差一致性 细节信息

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基于改进Mask R-CNN的马铃薯芽眼识别方法 被引量：1

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作者 吴海风 黄操军 《黑龙江八一农垦大学学报》 2024年第4期98-105,共8页

马铃薯芽眼的准确识别是马铃薯种薯自动化切块的前提,为了提高马铃薯芽眼的识别效果,解决长期以来人工切块效率低下问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的马铃薯芽眼识别方法。通过确定性重排列技术对RoIAlign操作进行改进,消除插值操作... 马铃薯芽眼的准确识别是马铃薯种薯自动化切块的前提,为了提高马铃薯芽眼的识别效果,解决长期以来人工切块效率低下问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的马铃薯芽眼识别方法。通过确定性重排列技术对RoIAlign操作进行改进,消除插值操作的不确定性,确保不同尺寸的候选区域在特征图上的映射的唯一性,提高了目标分类和分割的准确性和稳定性。试验结果表明,改进后的模型识别精确率为98.47%,召回率为96.99%,调和平均值F1为97.72%,平均单幅图像的识别时间为0.135s。与改进前的算法相比,识别精确率、召回率、F1值分别提升了6.46、12.01、9.36个百分点,平均单幅图像的识别时间比改进之前提升了0.004 s。改进的Mask R-CNN算法能够更好地适应马铃薯芽眼的特殊形态和不同的环境因素,有效识别出马铃薯芽眼,为马铃薯种薯智能切块装置研究奠定了良好基础。 展开更多

关键词 mask R-CNN算法 马铃薯芽眼识别 自动化切块 深度学习 智能农机装备

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改进MASK匀光与K-means聚类结合的桥梁裂缝提取 被引量：9

11

作者 唐伟 余波 +1 位作者 赵嘉彬 张家园 《电子测量技术》 北大核心 2021年第22期128-133,共6页

针对采集到的桥梁裂缝图像存在污渍、阴影、光照不均等现象,导致后期裂缝特征提取困难的问题,提出一种结合MASK匀光和K-means聚类算法的裂缝提取方法。该方法首先对MASK匀光算法进行改进,提高算法自适应能力,采用对比度拉伸增强图像反差... 针对采集到的桥梁裂缝图像存在污渍、阴影、光照不均等现象,导致后期裂缝特征提取困难的问题,提出一种结合MASK匀光和K-means聚类算法的裂缝提取方法。该方法首先对MASK匀光算法进行改进,提高算法自适应能力,采用对比度拉伸增强图像反差,然后根据裂缝与背景像素灰度值的差异,利用K-means聚类算法进行图像分割,最后结合形态学方法和连通域检测实现裂缝的桥接和去噪。实验结果表明,相比于其他方法,该方法能够有效降低图像亮度不均干扰对裂缝提取结果的影响,裂缝提取准确率达到95%,保证后期裂缝尺寸测量和桥梁病害程度评估的准确性。 展开更多

关键词 桥梁裂缝 亮度不均 mask匀光算法 K-MEANS聚类算法 形态学

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基于改进Mask R-CNN的泳池溺水行为检测系统设计 被引量：6

12

作者 彭婷 沈精虎 乔羽 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第1期94-97,共4页

通过研究Mask R-CNN算法,并对传统的Mask R-CNN算法进行卷积主干的优化,增加联级特征金字塔模型分支,设计出游泳者溺水检测系统。通过对泳池中游泳者姿势进行实时识别,判断出溺水者并及时发出警报。实验结果表明:系统检测速度为5 FPS,... 通过研究Mask R-CNN算法,并对传统的Mask R-CNN算法进行卷积主干的优化,增加联级特征金字塔模型分支,设计出游泳者溺水检测系统。通过对泳池中游泳者姿势进行实时识别,判断出溺水者并及时发出警报。实验结果表明:系统检测速度为5 FPS,检出率为93.3%,误检率为6.4%,效果良好,满足预期要求。 展开更多

关键词 目标检测 分类器 mask R-CNN算法 游泳者检测

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基于Mask RCNN的桥梁裂缝检测方法设计及研究 被引量：11

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作者 廖延娜 豆丹阳 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期100-105,118,共7页

裂缝是桥梁道路上常见的一种病害,针对其检测准确率有待提高的问题,提出了基于Mask RCNN(region-based convolutional neural networks)的桥梁裂缝检测算法,设计了语义增强模块(semantic enhancement module,SEM),将该模块与特征金字塔... 裂缝是桥梁道路上常见的一种病害,针对其检测准确率有待提高的问题,提出了基于Mask RCNN(region-based convolutional neural networks)的桥梁裂缝检测算法,设计了语义增强模块(semantic enhancement module,SEM),将该模块与特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)相结合,通过特征融合Add计算得到新的多尺度特征图feature maps。针对裂缝形态复杂多样存在识别困难的问题,将裂缝做了两类划分进行检测,并制定了两种策略进行对比实验。实验结果表明:该文中改进的方法可以得到更好的检测结果,检测准确率Accuracy可达99.8%,平均检测精度(mean average precision,mAP)提高了12.6%。 展开更多

关键词 mask RCNN算法 特征金字塔 语义增强 裂缝分类

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基于Mask R-CNN的人脸检测与分割方法 被引量：11

14

作者 林凯瀚 赵慧民 +3 位作者 吕巨建 詹瑾 刘晓勇 陈荣军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期274-280,共7页

针对现有主流的人脸检测算法不具备像素级分割,从而存在人脸特征具有噪声及检测精度不理想的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的人脸检测及分割方法。通过ResNet-101结合RPN网络生成候选区域,再利用RoIAlign算法实现像素级的特征点定位,... 针对现有主流的人脸检测算法不具备像素级分割,从而存在人脸特征具有噪声及检测精度不理想的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的人脸检测及分割方法。通过ResNet-101结合RPN网络生成候选区域,再利用RoIAlign算法实现像素级的特征点定位,旨在提高定位精度。根据全卷积网络生成相应的人脸二值掩码,实现图像中人脸信息与背景的分割。此外,构建了一个具有分割标注信息的人脸数据集用于训练相应模型。在通用人脸检测数据集的实验结果表明,该方法具有较好的人脸检测效果,并能在准确检测的同时实现像素级的人脸信息分割。 展开更多

关键词 人脸检测 mask R-CNN算法 实例分割 RoIAlign算法 全卷积网络

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基于多源图像融合的自然环境下番茄果实识别 被引量：14

15

作者 王文杰 贡亮 +3 位作者 汪韬 杨智宇 张伟 刘成良 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期156-164,共9页

蔬果采摘机器人面对的自然场景复杂多变,为准确识别和分割目标果实,实现高成功率采收,提出基于多源图像融合的识别方法。首先,针对在不同自然场景下单图像通道信息不充分问题,提出融合RGB图像、深度图像和红外图像的多源信息融合方法,... 蔬果采摘机器人面对的自然场景复杂多变,为准确识别和分割目标果实,实现高成功率采收,提出基于多源图像融合的识别方法。首先,针对在不同自然场景下单图像通道信息不充分问题,提出融合RGB图像、深度图像和红外图像的多源信息融合方法,实现了机器人能够适应自然环境中不同光线条件的番茄果实。其次,针对传统机器学习训练样本标注低效问题,提出聚类方法对样本进行辅助快速标注,完成模型训练;最终,建立扩展Mask R-CNN深度学习算法模型,进行采摘机器人在线果实识别。实验结果表明,扩展Mask R-CNN算法模型在测试集中的检测准确率为98.3%、交并比为0.916,可以满足番茄果实识别要求;在不同光线条件下,与Otsu阈值分割算法相比,扩展Mask R-CNN算法模型能够区分粘连果实,分割结果清晰完整,具有更强的抗干扰能力。 展开更多

关键词 番茄果实 机器视觉 目标识别 深度学习 mask R-CNN算法

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基于机器视觉方法的诊断设备自动瞄准技术

16

作者 夏立琼 陈铭 +5 位作者 王鹏 陈伯伦 张兴 魏惠月 杨品 李颖洁 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期50-55,共6页

激光惯性约束聚变实验需要使用数十台套诊断设备从不同方位对瞬态微尺度物理过程进行诊断表征。大部分诊断设备通常需要进入巨型靶室真空环境内,在厘米到米级的不同工作距离上,对聚变靶上面毫米到数十微米的靶标进行瞄准,大部分诊断设... 激光惯性约束聚变实验需要使用数十台套诊断设备从不同方位对瞬态微尺度物理过程进行诊断表征。大部分诊断设备通常需要进入巨型靶室真空环境内,在厘米到米级的不同工作距离上,对聚变靶上面毫米到数十微米的靶标进行瞄准,大部分诊断设备的瞄准精度需要达到50μm水平。双目瞄准方法是在真空环境下实现远距离高精度瞄准的一种重要方法,但目前主要依赖人工判读图像识别靶标和手动操作诊断搭载平台运动实现对靶瞄准,特别是靶室内照明条件或诊断设备瞄准视线存在夹角等条件会严重影响靶标识别效果,对诊断设备瞄准精度造成较大影响。发展了一种基于机器视觉的诊断自动瞄准方法,采用Mask R-CNN算法并以大量模拟瞄准图进行靶标识别训练,有效解决了靶标自动判读问题,对靶标识别误差控制在8个像素点以内;同时基于实验室瞄准测试平台开展了靶标像素偏差与瞄准坐标偏离关系的离线标定,开展了算法引导下的瞄准精度测试,根据测试结果预估指向瞄准精度优于30μm、径向瞄准精度优于50μm,对实现诊断设备的高精度自动瞄准有一定的基础参考价值。 展开更多

关键词 激光惯性约束聚变 诊断自动瞄准 mask R-CNN算法 靶标识别 瞄准反馈控制

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远程监护场景下卧床病人异常姿态检测 被引量：5

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作者 王巧真 李新福 田学东 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第4期1043-1049,共7页

针对卧床病人姿态异常情况下进行远程操作易造成二次伤害的问题,提出一种远程监护场景下卧床病人异常姿态自动识别方法。结合场景信息以Mask RCNN为基础改进RPN锚框参数以及ROI Align层的特征选择,利用改进的Mask RCNN+MROI Align算法... 针对卧床病人姿态异常情况下进行远程操作易造成二次伤害的问题,提出一种远程监护场景下卧床病人异常姿态自动识别方法。结合场景信息以Mask RCNN为基础改进RPN锚框参数以及ROI Align层的特征选择,利用改进的Mask RCNN+MROI Align算法提取目标轮廓特征;以质心距离与区域重叠率为指标构建一种特征加权差值判别法对场景中的人员进行区分;依据人员区分的结果,设计基于对应点的轮廓比较算法实现远程监护场景下卧床病人异常姿态识别。实验验证分析结果表明,采用所提方法能够很好地完成卧床病人异常姿态检测,在监控摄像头固定在床尾上方位置时远程监护卧床病人异常姿态检测效果最好。 展开更多

关键词 远程监护 卧床病人 mask RCNN算法 轮廓特征 异常姿态

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