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一种新的用于点目标检测与跟踪的闭环pipeline算法 被引量:2
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作者 张海英 张田文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期377-385,共9页
提出了一种由滤波管道、检测管道构成的闭环管道算法用于检测与跟踪复杂云天背景下的点目标.引入了基于单帧局部对比度门限的预处理算法进行杂波抑制,设计了基于三帧图像相关性分析的连续滤波器进行噪声剔除.实验分析表明,该算法不仅能... 提出了一种由滤波管道、检测管道构成的闭环管道算法用于检测与跟踪复杂云天背景下的点目标.引入了基于单帧局部对比度门限的预处理算法进行杂波抑制,设计了基于三帧图像相关性分析的连续滤波器进行噪声剔除.实验分析表明,该算法不仅能够检测出作任意轨迹运动的点目标,而且能够有效地预测跟踪窗.它在搜索空间的缩小、计算复杂性的降低以及杂波剔除方面优于传统的管道算法. 展开更多
关键词 过零点 局部对比度 高阶相关 闭环管道 目标检测
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A parallel pipeline connected-component labeling method for on-orbit space target monitoring
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作者 LI Zongling ZHANG Qingjun +1 位作者 LONG Teng ZHAO Baojun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第5期1095-1107,共13页
The paper designs a peripheral maximum gray differ-ence(PMGD)image segmentation method,a connected-compo-nent labeling(CCL)algorithm based on dynamic run length(DRL),and a real-time implementation streaming processor ... The paper designs a peripheral maximum gray differ-ence(PMGD)image segmentation method,a connected-compo-nent labeling(CCL)algorithm based on dynamic run length(DRL),and a real-time implementation streaming processor for DRL-CCL.And it verifies the function and performance in space target monitoring scene by the carrying experiment of Tianzhou-3 cargo spacecraft(TZ-3).The PMGD image segmentation method can segment the image into highly discrete and simple point tar-gets quickly,which reduces the generation of equivalences greatly and improves the real-time performance for DRL-CCL.Through parallel pipeline design,the storage of the streaming processor is optimized by 55%with no need for external me-mory,the logic is optimized by 60%,and the energy efficiency ratio is 12 times than that of the graphics processing unit,62 times than that of the digital signal proccessing,and 147 times than that of personal computers.Analyzing the results of 8756 images completed on-orbit,the speed is up to 5.88 FPS and the target detection rate is 100%.Our algorithm and implementation method meet the requirements of lightweight,high real-time,strong robustness,full-time,and stable operation in space irradia-tion environment. 展开更多
关键词 Tianzhou-3 cargo spacecraft(TZ-3) connected-component labeling(CCL)algorithms parallel pipeline processing on-orbit space target detection streaming processor
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基于改进PointPillars的3D目标检测算法
3
作者 谢生龙 邵金菊 +2 位作者 单少飞 孙福昌 王磊 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第10期55-62,共8页
针对自动驾驶场景下远距离及遮挡目标识别问题,对PointPillars算法进行了改进。引入了并行的空间注意力和通道注意力机制,增强了目标的位置信息及有用特征通道权重,提高了远距离目标的检测精度。在2D CNN骨干网络中引入了自适应空间特... 针对自动驾驶场景下远距离及遮挡目标识别问题,对PointPillars算法进行了改进。引入了并行的空间注意力和通道注意力机制,增强了目标的位置信息及有用特征通道权重,提高了远距离目标的检测精度。在2D CNN骨干网络中引入了自适应空间特征融合模块,解决了特征拼接的信息丢失问题,提高了遮挡目标的检测精度。基于KITTI数据集在3种不同场景难度下分别对SECOND、PointPillars、改进PointPillars这3种算法进行了定量分析验证,并将改进的PointPillars算法进行可视化分析。定量分析表明,改进PointPillars算法在鸟瞰图模式下目标检测精度最大提升2.75%;在三维模式下目标检测精度最大提升2.93%;在AOS模式下目标检测精度最大提升4.05%,可视化结果表明改进的PointPillars算法能有效检测远距离及遮挡目标。 展开更多
关键词 目标检测 pointPillars 注意力机制 点云 自适应空间特征融合
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基于双关键点的拥挤行人检测方法
4
作者 沈继锋 盛常宝 +1 位作者 陈逸飞 左欣 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期140-148,共9页
针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题,提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点,有效提取和融合行人的判别语义特征,从而显著降低行人的漏检率.首先,... 针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题,提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点,有效提取和融合行人的判别语义特征,从而显著降低行人的漏检率.首先,在深层聚合主干特征网络上引入可变形卷积来扩大感受野,增强人体模式的语义信息;其次,设计了一种基于关键点组合的双分支联合检测模块,通过重新定义不同分支的正样本,强化小尺度与遮挡目标的语义信息;最后,借助非极大值抑制算法融合双分支检测结果.结果表明:在CityPerson验证数据集的普通、小尺度与严重遮挡子集上,文中方法的平均漏检率分别达到8.24%、11.81%和30.59%,特别是对于严重遮挡子集,漏检率相比传统方法ACSP降低15.71%;文中方法检测速度也达到16帧/s;在CrowdHuman上文中方法的平均精度和平均漏检率分别达到86.30%和45.52%.与其他先进方法相比,文中方法在平均精度、漏检率和检测速度方面都呈现出更优异的性能,在密集行人的复杂场景中具有较好的应用价值. 展开更多
关键词 行人检测 拥挤场景 遮挡目标 小尺度目标 双关键点 可变形卷积 双分支融合 非极大值抑制
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基于改进YOLOv5s的动态视觉SLAM算法
5
作者 蒋畅江 刘朋 舒鹏 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期763-771,共9页
针对室内动态场景中存在的动态目标会降低同步定位与地图构建(SLAM)系统的鲁棒性和相机定位精度问题,提出了一种基于目标检测网络的动态视觉SLAM算法。选择YOLOv5系列中深度和特征图宽度最小的YOLOv5s作为目标检测网络,并将其主干网络... 针对室内动态场景中存在的动态目标会降低同步定位与地图构建(SLAM)系统的鲁棒性和相机定位精度问题,提出了一种基于目标检测网络的动态视觉SLAM算法。选择YOLOv5系列中深度和特征图宽度最小的YOLOv5s作为目标检测网络,并将其主干网络替换为PPLCNet轻量级网络,在VOC2007+VOC2012数据集训练后,由实验结果可知,PP-LCNet-YOLOv5s模型较YOLOv5s模型网络参数量减少了41.89%,运行速度加快了39.13%。在视觉SLAM系统的跟踪线程中引入由改进的目标检测网络和稀疏光流法结合的并行线程,用于剔除动态特征点,仅利用静态特征点进行特征匹配和相机位姿估计。实验结果表明,所提算法在动态场景下的相机定位精度较ORB-SLAM3提升了92.38%。 展开更多
关键词 同步定位与地图构建 目标检测 动态特征点剔除 定位精度 光流法
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针对毫米波雷达人员目标稀疏点云的聚类算法
6
作者 杨冬 曾春艳 +1 位作者 郝丹妮 万相奎 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期359-366,共8页
毫米波雷达室内人员目标检测存在点云稀疏且有零散噪声点的问题,传统基于密度聚类算法受参数影响不能适应多变的目标点云数据,无法实现精准聚类。对此进行研究提出了一种针对人员目标稀疏点云的聚类算法。建立平均局部密度信息熵和邻域... 毫米波雷达室内人员目标检测存在点云稀疏且有零散噪声点的问题,传统基于密度聚类算法受参数影响不能适应多变的目标点云数据,无法实现精准聚类。对此进行研究提出了一种针对人员目标稀疏点云的聚类算法。建立平均局部密度信息熵和邻域半径(Eps)的关系;利用DBSCAN算法识别零散噪声点并去除;利用每个点的局部密度和相对距离的乘积得到聚类中心权值,并画出降序图;在降序图中引入自适应指数衰减函数曲线,从而自动获得聚类中心,并完成聚类。通过实验验证,并与CFSFDP算法和DBSCAN算法进行对比,结果表明,提出的算法具有较高的ARI、AMI、NMI、FMI值,获得较好的聚类效果,适用于毫米波雷达室内检测场景。 展开更多
关键词 毫米波雷达 点云聚类 稀疏点云 目标检测
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改进Unet网络的汽油管道泄漏高光谱图像检测
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作者 王克明 公维佳 +5 位作者 王海明 蔡永军 刘嘉星 孙磊 宋丽梅 李金义 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1476-1484,共9页
针对当前汽油管道泄漏检测效率低、无法精准分割泄露区域边缘的局限性,提出一种基于高光谱图像与深度学习结合的汽油管道泄漏检测方法。首先进行两种型号汽油在土壤、水背景下的特征光谱波段提取;利用连续投影算法实现汽油高光谱图像数... 针对当前汽油管道泄漏检测效率低、无法精准分割泄露区域边缘的局限性,提出一种基于高光谱图像与深度学习结合的汽油管道泄漏检测方法。首先进行两种型号汽油在土壤、水背景下的特征光谱波段提取;利用连续投影算法实现汽油高光谱图像数据降维;将汽油反射率作为输入,均方根误差为回归参数获得汽油反射峰附近的18个特征波段;采用图像旋转角度、横向或纵向翻转、在图像中注入随机噪声等方式实现数据集样本扩充。其次对Unet高光谱图像语义分割模型进行改进,将Unet网络编码器部分替换成密集连接模块加强各层级间的信息交流,减轻计算量提高模型检测速度;引入通道注意力机制模块,使模型对汽油图像空间和光谱层面两特征信息同时关注,提高模型检测精度;引入失活层的概念,通过暂时关闭网络中的一部分神经元降低网络的复杂性,同时在训练过程中设置适当的时间点实施早停策略从而防止过拟合。最后进行了消融实验和对比实验。消融实验结果验证了密集连接模块和通道注意力机制模块对提高网络分割精度和召回率的有效性;在自建数据集上的定量对比实验结果表明,模型对滴落汽油的分割精度为90.34%,平均每张图片检测时间为0.23 s,与Unet、PSE-Unet和HLCA-Unet模型相比,平均准确率分别增加了14.39%、8.01%和2.73%,召回率分别增加了8.95%、8.02%和6.55%,测试时间与Unet、PSE-Unet模型相比分别减少了10.83%和16.97%,检测优越性定性体现在泄露油滴与背景交会的轮廓更符合原图,本模型可以获得更加准确的汽油特征信息,为汽油管道泄漏检测提供了新的技术方案。此外,在公开的Pavia University遥感数据集上与当前Unet、PSE-Unet、HLCA-Unet模型检测进行对比,模型仍表现出更好的分割效果,体现出较强的普适性和泛化能力,可用于多种类型的高光谱图像语义分割。 展开更多
关键词 汽油管道泄露 高光谱图像 目标检测 深度学习 Unet网络
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基于YOLOv8的大区域浅剖图像管线快速检测方法
8
作者 沈安锋 郑延龙 韩磊 《海洋测绘》 北大核心 2025年第3期26-30,共5页
传统的人工判读方法在大区域浅剖管道图像检测中效率低、易受人为因素影响,限制了海底掩埋物检测技术的自动化、智能化发展。针对此问题,提出了一种基于YOLOv8的大区域浅剖图像管线快速检测方法,通过构建海底管线智能检测模型,并采用分... 传统的人工判读方法在大区域浅剖管道图像检测中效率低、易受人为因素影响,限制了海底掩埋物检测技术的自动化、智能化发展。针对此问题,提出了一种基于YOLOv8的大区域浅剖图像管线快速检测方法,通过构建海底管线智能检测模型,并采用分块检测策略,提高了检测效率与精度。实验结果表明,该方法在准确率、查全率、平均精度等指标上表现出色,其中平均精度达到了0.81。这一成果提高了海底管线检测的自动化水平,为海底掩埋物的智能检测提供了有效技术支撑。 展开更多
关键词 浅剖图像 目标检测 管线目标 模型构建 分块检测策略
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基于多星联合被动微波成像的运动目标检测
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作者 李睿 邓丽 段然 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期594-601,共8页
利用卫星编队形成天基被动干涉成像系统可获得高空间分辨率,但探测基线稀疏会导致反演图像存在混叠,影响单像素点目标检测。考虑观测区域的缓变特性,提出一种基于图像序列的目标检测方法。通过多帧图像进行背景估计,对反演图像进行背景... 利用卫星编队形成天基被动干涉成像系统可获得高空间分辨率,但探测基线稀疏会导致反演图像存在混叠,影响单像素点目标检测。考虑观测区域的缓变特性,提出一种基于图像序列的目标检测方法。通过多帧图像进行背景估计,对反演图像进行背景消除;基于旁瓣特征聚集能量,估计目标区域噪声,筛选出候选目标;结合时序运动特征得到目标的运动轨迹,实现运动点目标的检测。以10颗地球静止轨道卫星构成的编队系统为例,对50个舰船点目标探测,进行300次仿真实验。结果表明:所提方法可实现大视场范围内的点目标检测,平均虚警率为14.5%,平均漏警率为19.5%。 展开更多
关键词 卫星编队 稀疏采样 综合孔径成像 运动目标检测 点目标
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融合多注意力机制与PointRCNN的三维点云目标检测 被引量:4
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作者 郑美琳 高建瓴 《电子测量技术》 北大核心 2022年第9期127-132,共6页
针对三维不规则的点云格式和密度不均匀的问题,提出了一种融合多注意力机制与PointRCNN网络用于三维点云目标检测。本实验主要对PointRCNN两阶段网络分别进行改进,首先,把通道注意力与空间注意力机制串行通过调节输入到第一阶段各网络... 针对三维不规则的点云格式和密度不均匀的问题,提出了一种融合多注意力机制与PointRCNN网络用于三维点云目标检测。本实验主要对PointRCNN两阶段网络分别进行改进,首先,把通道注意力与空间注意力机制串行通过调节输入到第一阶段各网络层的分布,批量归一化进一步快速识别三维特征;其次,引入交叉位置注意力机制到第二阶段网络为了避免交叉路径出现位置偏差,从而进一步精细化三维目标位置以进行特征提取。在KITTI数据集上实验结果表明:相比于PointRCNN检测网络,改进的网络在小汽车和行人测试上平均均值精度(mAP)分别提高了1.2%、1.9%。因此改进的方法在解决了点云格式不规则和密度不均匀问题的同时还保证了检测精度。 展开更多
关键词 pointRCNN 三维点云 目标检测 注意力机制 交叉位置
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远距离和遮挡下三维目标检测算法研究 被引量:2
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作者 陆军 李杨 鲁林超 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期259-266,共8页
针对现有三维目标检测算法对存在遮挡及距离较远目标检测效果差的问题,以基于点云的三维目标检测算法(3D object proposal generation and detection from point cloud,PointRCNN)为基础,对网络进行改进,提高三维目标检测精度。对区域... 针对现有三维目标检测算法对存在遮挡及距离较远目标检测效果差的问题,以基于点云的三维目标检测算法(3D object proposal generation and detection from point cloud,PointRCNN)为基础,对网络进行改进,提高三维目标检测精度。对区域生成网络(region proposal network,RPN)获取的提议区域(region of interest,ROI)体素化处理,同时构建不同尺度的区域金字塔来捕获更加广泛的兴趣点;加入点云Transformer模块来增强对网格中心点局部特征的学习;在网络中加入球查询半径预测模块,使得模型可以根据点云密度自适应调整球查询的范围。最后,对所提算法的有效性进行了试验验证,在KITTI数据集下对模型的性能进行评估测试,同时设计相应的消融试验验证模型中各模块的有效性。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 激光雷达点云 远距离目标 遮挡下目标 自动驾驶 区域金字塔 特征提取
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基于场景点云重建的移动焊接机器人作业轨迹提取方法 被引量:1
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作者 刘今越 李文秀 +1 位作者 贾晓辉 冯重阳 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2381-2388,共8页
为保证移动作业焊接机器人能够在建筑、石化、船舶等非结构化场景中精准高效的完成作业,提出一种基于点云重建的焊接轨迹提取方法。焊接机器人变换作业场景后,首先通过深度相机实时检测引导标志物,明确作业范围和起点并重建场景点云。... 为保证移动作业焊接机器人能够在建筑、石化、船舶等非结构化场景中精准高效的完成作业,提出一种基于点云重建的焊接轨迹提取方法。焊接机器人变换作业场景后,首先通过深度相机实时检测引导标志物,明确作业范围和起点并重建场景点云。然后基于点云分割和边界提取算法获取焊缝点云轨迹,并提出一种焊接机器人位姿调整策略。最后,针对点云精度不足的问题,采用激光视觉传感器对焊缝进行精度修正,提取精确焊接轨迹。通过曲线焊缝场景实验,表明机器人运动平滑,焊缝轨迹提取误差小于0.5 mm,精度满足生产要求。 展开更多
关键词 移动焊接机器人 轨迹提取 点云处理 目标检测
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一种多层多模态融合3D目标检测方法 被引量:6
13
作者 周治国 马文浩 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期696-708,共13页
在自动驾驶感知系统中视觉传感器与激光雷达是关键的信息来源,但在目前的3D目标检测任务中大部分纯点云的网络检测能力都优于图像和激光点云融合的网络,现有的研究将其原因总结为图像与雷达信息的视角错位以及异构特征难以匹配,单阶段... 在自动驾驶感知系统中视觉传感器与激光雷达是关键的信息来源,但在目前的3D目标检测任务中大部分纯点云的网络检测能力都优于图像和激光点云融合的网络,现有的研究将其原因总结为图像与雷达信息的视角错位以及异构特征难以匹配,单阶段融合算法难以充分融合二者的特征.为此,本文提出一种新的多层多模态融合的3D目标检测方法:首先,前融合阶段通过在2D检测框形成的锥视区内对点云进行局部顺序的色彩信息(Red Green Blue,RGB)涂抹编码;然后将编码后点云输入融合了自注意力机制上下文感知的通道扩充PointPillars检测网络;后融合阶段将2D候选框与3D候选框在非极大抑制之前编码为两组稀疏张量,利用相机激光雷达对象候选融合网络得出最终的3D目标检测结果.在KITTI数据集上进行的实验表明,本融合检测方法相较于纯点云网络的基线上有了显著的性能提升,平均mAP提高了6.24%. 展开更多
关键词 自动驾驶 多传感器融合 3D目标检测 点云编码 自注意力机制
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意图注意力引导的小样本3D点云目标检测
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作者 徐守坤 张路军 +1 位作者 石林 刘毅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期288-295,共8页
现有的点云目标检测方法往往要求严苛的监督式数据集,这带来了人力、物力等方面的挑战。因此提出一种创新性的解决方案,即采用元学习框架来克服大量标注数据的困扰。对小样本学习技术在3D点云目标检测中的应用进行研究。这一方法能够基... 现有的点云目标检测方法往往要求严苛的监督式数据集,这带来了人力、物力等方面的挑战。因此提出一种创新性的解决方案,即采用元学习框架来克服大量标注数据的困扰。对小样本学习技术在3D点云目标检测中的应用进行研究。这一方法能够基于有限的新类别标注样本,预测未标注样本的分类,从而在有限数据条件下仍能取得良好效果。引入原型投票网络来学习类别的几何原型以及支持集的类别原型。此外,为了学习点云上下文信息,引入意图注意力机制,以实现更加精准的信息融合。在原型生成方面,为避免点云原型过度依赖最大池化而丧失大量信息,采用平均池化方法来生成原型。与基准数据集上的基线模型相比,该方法呈现出显著且一致的提升效果,为点云目标检测领域的研究和应用提供了有力支持。 展开更多
关键词 点云 目标检测 小样本 投票网络 意图注意力
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海洋石油单点系泊系统外检测技术及工程应用
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作者 刘晓燕 罗耀安 +1 位作者 黄建福 房立祥 《广西科学》 CAS 北大核心 2024年第3期604-612,共9页
海洋石油单点系泊(Single Point Mooring,SPM)系统被广泛应用于海洋油气田开发,是海上石油运输的中转终端,采用合理的检测方案以保障其安全性是海洋石油工程领域备受关注的问题。声学探测、目视检测是常用的单点系泊系统外检测技术。本... 海洋石油单点系泊(Single Point Mooring,SPM)系统被广泛应用于海洋油气田开发,是海上石油运输的中转终端,采用合理的检测方案以保障其安全性是海洋石油工程领域备受关注的问题。声学探测、目视检测是常用的单点系泊系统外检测技术。本研究基于EdgeTech 6205组合式双频侧扫声呐与条带式多波束测深系统、Innomar SES 2000参量阵浅地层剖面仪、国产FIFISH PRO W6水下机器人等调查装备,介绍了声学探测技术和目视检测技术在国内某单点系泊系统外检测中的应用实例。探测结果表明,该单点系泊区域地形整体平坦,局部受侵蚀冲刷影响,区域内有6条锚链沟发育,锚链沟深度为1.0-4.5 m,锚链摆动小,浮筒稳定性较好;管道埋藏类型分为完全埋藏型、浅埋藏型、裸露型3类。通过综合分析对比,查明了锚链被大量生物附着、腐蚀速度加快的具体位置,提出了定期进行防腐蚀除锈维护的有效建议。 展开更多
关键词 单点系泊系统 外探测技术 海底地形地貌 海底输油管道
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基于虚拟点云的二阶段多模态融合网络 被引量:1
16
作者 程腾 倪昊 +2 位作者 张强 王文冲 石琴 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期222-229,共8页
针对点云的稀疏性和无序性对目标检测准确率的影响,本文提出了一种基于虚拟点云的二阶段多模态融合网络VPC-VoxelNet。首先,利用图像检测目标信息构造虚拟点云,增加点云的密集程度,从而提高目标特征的表现;其次,增加点云特征维度以区分... 针对点云的稀疏性和无序性对目标检测准确率的影响,本文提出了一种基于虚拟点云的二阶段多模态融合网络VPC-VoxelNet。首先,利用图像检测目标信息构造虚拟点云,增加点云的密集程度,从而提高目标特征的表现;其次,增加点云特征维度以区分真实和虚拟点云,并使用含置信度编码的体素,增强点云的相关性;最后,采用虚拟点云的比例系数设计损失函数,增加图像检测有监督训练,提高二阶段网络训练效率,避免二阶段端到端网络模型存在的模型误差累计问题。该目标检测网络VPC-VoxelNet在KITTI数据集上进行了测试,检测精度优于经典三维点云检测网络和某些多传感器信息融合网络,车辆检测精度达到了86.9%。 展开更多
关键词 目标检测 多模态感知 虚拟点云 损失函数
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基于深度学习的非合作目标关键点检测及匹配方法 被引量:1
17
作者 宋佳秋 朱浩然 刘福才 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第8期832-841,共10页
针对非合作目标相对位姿测量任务中特征点检测及双目匹配环节易受环境干扰、鲁棒性弱的问题,提出一种更具实用价值的方法。首先,将具有代表性的某型号卫星模型视为非合作目标实验对象,并针对其结构特点开发了关键点标注软件,以生成数据... 针对非合作目标相对位姿测量任务中特征点检测及双目匹配环节易受环境干扰、鲁棒性弱的问题,提出一种更具实用价值的方法。首先,将具有代表性的某型号卫星模型视为非合作目标实验对象,并针对其结构特点开发了关键点标注软件,以生成数据集并用于深度卷积神经网络(DCNN)模型的训练;之后使用不同算法对DCNN模型输出的两类信息进行分析,完成关键点检测;最后通过对识别对象进行双目匹配,从而间接完成关键点双目匹配。将该方法应用到自主搭建的系统平台,并与传统算法进行对比,结果表明,该算法可在实际应用环境中完成非合作目标的关键点检测及其双目匹配,并具有较强的鲁棒性,为非合作目标相对位姿测量任务的关键环节提供了一种新思路。 展开更多
关键词 非合作目标 相对位姿测量 深度学习 关键点检测 双目立体视觉
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基于热力图预测的免“锚框”人物目标检测算法 被引量:1
18
作者 王子豪 方成 +1 位作者 李丽萍 鹿存跃 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期51-60,共10页
传统的目标检测算法通常预设许多候选的目标边界框(“锚框”)穷举待检测目标的潜在位置,在对边界框进行置信度计算后筛除冗余边界框确定人物位置,此类检测方法需要复杂的后处理程序,检测效率低。针对待检测的人物目标,提出基于热力图预... 传统的目标检测算法通常预设许多候选的目标边界框(“锚框”)穷举待检测目标的潜在位置,在对边界框进行置信度计算后筛除冗余边界框确定人物位置,此类检测方法需要复杂的后处理程序,检测效率低。针对待检测的人物目标,提出基于热力图预测的免“锚框”目标检测算法,将人物目标的检测转化为对人物热力图的最大值,即目标中心点的检测。通过中心点进行目标尺寸的回归,最终确定目标位置,免除对“锚框”的依赖和计算,从而有效降低计算成本,大幅提高目标检测的速度。实验结果表明:与传统基于“锚框”的检测算法Faster R-CNN和SSD相比,所提算法目标检测速度大幅提升,达到45帧/s,同时检测精度相较前两者在不同数据集上均有所改善。在现实场景测试中,即使视频中存在人物交叉遮挡情况,该算法也能实时跟踪和精准检测人物位置,达到实时检测的目的。 展开更多
关键词 目标检测 免“锚框” 热力图 中心点检测 hourglass网络
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基于国产异构FPGA的空中红外目标检测跟踪系统
19
作者 黄西莹 张旭辉 +3 位作者 黄玉 李涛 宋磊 刘培桢 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期104-114,共11页
随着国产器件在各领域的大力推广及应用,针对高帧频、强实时性光电系统空中红外目标捕获引导问题,介绍了一种基于国产异构FPGA的空中红外目标检测跟踪系统架构及其实现方法。基于AXI4总线协议,采用模块化设计及软硬件协同处理方法,构建... 随着国产器件在各领域的大力推广及应用,针对高帧频、强实时性光电系统空中红外目标捕获引导问题,介绍了一种基于国产异构FPGA的空中红外目标检测跟踪系统架构及其实现方法。基于AXI4总线协议,采用模块化设计及软硬件协同处理方法,构建系统架构和视频流水线;并行流水处理实现中值滤波,通过加权二维空间滤波流水处理实现基于背景抑制的快速空中目标检测,与中值滤波一起部署于FPGA逻辑资源(PL);检测结果实时传输到部署于FPGA处理器端(PS)的空中目标跟踪模块,完成目标跟踪,PS完成系统所有功能模块的控制;跟据各功能模块串/并行实现方式,统筹部署完成整个异构系统设计。实验结果表明,该系统能够实现1 280×1 024@100 Hz红外视频空中目标的实时检测及稳定跟踪,系统资源占用率小于25%,时延小于2帧,可满足高帧频、强实时性光电系统要求。该系统的实现是国产自主可控异构FPGA核心芯片工程应用的一次重要探索。 展开更多
关键词 国产异构FPGA 红外目标检测跟踪 协同处理 并行流水处理
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基于激光点云数据的管道破损定量检测技术 被引量:4
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作者 李屹 蔡意 +2 位作者 董思奇 赵志阳 陈琪 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第1期120-125,共6页
采用管道激光扫描技术可获取管道内表面的点云三维信息,解决了传统管道视频检测方法难以定量化检测的问题。本文针对管道破损缺陷的点云数据特点,利用统计滤波和半径滤波等点云滤波算法,实现了管道破裂处点云删除;基于随机一致性采样(RA... 采用管道激光扫描技术可获取管道内表面的点云三维信息,解决了传统管道视频检测方法难以定量化检测的问题。本文针对管道破损缺陷的点云数据特点,利用统计滤波和半径滤波等点云滤波算法,实现了管道破裂处点云删除;基于随机一致性采样(RANSAC)算法实现了管道点云圆柱面投影和管道点云数据二维平面展开;通过网格化筛选和区域生长算法实现了管道点云数据破损缺陷检测及自动化分析。实测数据验证了该方法的可靠性和有效性,可以准确识别管道破损位置,并计算破损面积、纵向长度、环向长度等参数。 展开更多
关键词 管道激光检测 点云数据处理 自动识别 破损检测 随机一致性采样
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