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基于特征增强的光学遥感视频多目标跟踪算法 被引量:1
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作者 刘晨 陈实 陈红珍 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期177-185,共9页
高分辨率视频卫星的出现为遥感视频目标的检测和跟踪提供了重要数据源,在灾害检测、军事侦察等领域都有重要作用。针对遥感视频复杂地物背景下目标尺寸弱小、目标特征相似、云雾遮挡和背景噪声干扰导致目标误检、误跟、漏跟问题,提出基... 高分辨率视频卫星的出现为遥感视频目标的检测和跟踪提供了重要数据源,在灾害检测、军事侦察等领域都有重要作用。针对遥感视频复杂地物背景下目标尺寸弱小、目标特征相似、云雾遮挡和背景噪声干扰导致目标误检、误跟、漏跟问题,提出基于特征增强的光学遥感视频多目标跟踪算法FE-MOT,设计了基于边缘特征增强的特征提取网络,在微小目标缺乏纹理特征的情况下更好地融合语义与空间特征,通过构建基于交叉熵损失和中心损失的Re-ID分支结构,提高了对具有相似特征的微小目标的可分性。在吉林一号遥感视频多目标跟踪数据集AIR-MOT上的实验结果表明,FE-MOT在原模型的基础上MOTA提高了14.28个百分点,IDF1提高了15.47个百分点,FN降低了24个百分点,对于遥感视频多目标跟踪中目标身份维持能力和跟踪稳定性有显著提升,在2个Tesla T4 GPU上的运行速度达到19.9FPS,满足实时运行的需要。 展开更多
关键词 视频卫星 多目标跟踪 联合检测跟踪
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基于特征解耦的SAR图像舰船检测蒸馏 被引量:2
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作者 罗杨 卞春江 陈红珍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期171-179,共9页
目前,基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测方法受到广泛关注。但因为模型参数量大、运算内存高等问题限制了其实际应用。通过学生网络模仿教师网络,知识蒸馏被视作一种高效的模型压缩方法。然而,大部分的知识蒸馏算法只针对常... 目前,基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测方法受到广泛关注。但因为模型参数量大、运算内存高等问题限制了其实际应用。通过学生网络模仿教师网络,知识蒸馏被视作一种高效的模型压缩方法。然而,大部分的知识蒸馏算法只针对常见的可见光图像任务,将其直接应用到复杂的SAR图像舰船目标检测上性能表现不佳。通过分析,出现上述性能不佳现象有以下两个原因:(1)前景背景面积严重失衡;(2)缺乏对前景和背景像素的关系建模。针对上述问题,提出基于解耦特征的拓扑距离知识蒸馏算法。前景和背景解耦蒸馏可以缓解前景背景失衡问题。通过解耦特征拓扑距离蒸馏,学生网络可以从教师网络学习到前景背景之间的关系,增强对背景噪声鲁棒性。实验结果表明,相比许多蒸馏算法,所提出的算法可以十分有效地提升学生网络在SAR图像舰船目标检测精度。比如,基于ResNet18-C4骨干网络的Faster R-CNN模型在HRSID数据集上AP提升6.85个百分点,从31.81%提升到38.66%。 展开更多
关键词 合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测 知识蒸馏 特征解耦
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面向舰船目标识别的遥感图像超分辨率重建 被引量:2
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作者 张天霖 逄征 +2 位作者 陈红珍 陈实 卞春江 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期190-199,共10页
天基遥感图像分辨率的退化为舰船目标的识别带来了巨大挑战。图像超分辨率重建技术可以为识别任务提供丰富的信息,然而将图像超分辨率重建与舰船目标识别任务分别独立进行,将会忽略两个任务间的内在相关性。针对这些问题,为了探索图像... 天基遥感图像分辨率的退化为舰船目标的识别带来了巨大挑战。图像超分辨率重建技术可以为识别任务提供丰富的信息,然而将图像超分辨率重建与舰船目标识别任务分别独立进行,将会忽略两个任务间的内在相关性。针对这些问题,为了探索图像超分辨率重建与目标识别任务间的有效结合方式,提出了面向舰船目标识别的遥感图像超分辨率重建方法。设计了一种通道全连接网络,以自适应加权的通道全连接代替残差连接,提升各层特征的流动性与表达性能,实现遥感图像的高效超分辨率重建。为了进一步挖掘超分辨率重建对舰船目标识别性能提升的潜力,引入多任务学习技术,提出了一种超分辨率重建与目标识别联合网络,通过多阶段训练优化策略实现联合端到端网络的稳定训练,从而引导任务间进行有效的互相监督学习。在公开数据集FGSCR-42上的实验结果表明,当遥感图像在8倍和16倍的分辨率退化情况下,提出的超分辨率重建网络帮助舰船目标识别准确率分别提升了33.27和17.48个百分点,所提联合网络则将识别准确率进一步提升了1.75和1.91个百分点。 展开更多
关键词 天基遥感图像 图像超分辨重建 舰船目标识别
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结合视觉显著性和EfficientNetV2的舰船目标检测方法 被引量:1
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作者 梁秀雅 冯水春 陈红珍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期259-270,共12页
随着光学遥感图像分辨率逐渐提高,对海面舰船目标快速精准检测成为海事研究的基本挑战之一。为了解决检测过程中面临的待检测图像尺寸大而目标稀疏、复杂环境干扰、目标提取时效性差、模型体积计算量大等问题,提出一种实用的舰船检测方... 随着光学遥感图像分辨率逐渐提高,对海面舰船目标快速精准检测成为海事研究的基本挑战之一。为了解决检测过程中面临的待检测图像尺寸大而目标稀疏、复杂环境干扰、目标提取时效性差、模型体积计算量大等问题,提出一种实用的舰船检测方案。引入视觉显著性有效加速预筛选过程,利用小波分解系数表达舰船目标区域与背景的差异,抑制噪声的同时增强目标方向特征,通过改进的四元数傅里叶变换相位谱模型(phase spectrum of quaternion Fourier transform,PQFT)生成显著图,并采用Gini指数引导多尺度显著图融合以增强图像尺度适应性及小目标显著性。与其他显著性方法相比,提出的模型能够有效抑制云、雾、海杂波、舰船尾迹等复杂环境的干扰,与经典的滑动窗口或其他区域建议方法相比产生更小的候选区域集合。得到显著图映射后,采用自适应阈值OTSU法对显著图进行二值分割。在目标判别阶段,利用轻量化网络EfficientNetV2有效剔除虚警。实验结果表明,所提出的船舶检测方法鲁棒性高,准确率高达96%,满足实时性需求。 展开更多
关键词 光学遥感 舰船检测 PQFT算法 视觉显著性 EfficientNetV2
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基于图像与点云的三维障碍物检测 被引量:8
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作者 张耀威 卞春江 +1 位作者 周海 陈红珍 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1169-1173,共5页
为提高平截头点云网络在三维障碍物检测中的精度,基于平截头点云网络的结构提出一种扩张平截头点云的检测方法。采用图像和点云数据,使用二维目标检测网络Yolov3,检测障碍物的二维包围框;扩张包围框的大小,在点云数据中提取出障碍物对... 为提高平截头点云网络在三维障碍物检测中的精度,基于平截头点云网络的结构提出一种扩张平截头点云的检测方法。采用图像和点云数据,使用二维目标检测网络Yolov3,检测障碍物的二维包围框;扩张包围框的大小,在点云数据中提取出障碍物对应的点云;通过改进的Pointnet网络对该点云计算,得到障碍物的三维信息。在原模型基础上,加入扩张包围框,提高点云数据提取的完整性。通过KITTI数据集的验证和测试,实验结果表明,通过扩张二维包围框可以有效提高检测网络的性能。 展开更多
关键词 图像 点云 扩张平截头点云网络 三维 障碍物检测
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基于改进SSD的多尺度低空无人机检测 被引量:4
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作者 刘朋飞 周海 +1 位作者 冯水春 卞春江 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第11期3277-3285,共9页
鉴于低空场景下无人机尺度多变、背景复杂的特点,提出一种基于深度学习的多尺度低空无人机目标检测算法。针对高层卷积特征对小无人机目标特征表达能力差的问题,引入VGG16低层特征图Conv3_3,构建特征金字塔网络,利用有效感受野技术,重... 鉴于低空场景下无人机尺度多变、背景复杂的特点,提出一种基于深度学习的多尺度低空无人机目标检测算法。针对高层卷积特征对小无人机目标特征表达能力差的问题,引入VGG16低层特征图Conv3_3,构建特征金字塔网络,利用有效感受野技术,重新设计各特征图中先验框的尺寸和长宽比例,建立多尺度、多背景且包含干扰目标的低空无人机图像数据集,完成算法的训练和优化。实验结果表明,该算法相比原始SSD网络,平均精度(average precision,AP)提高了7.32%,有较好的抗干扰效果和实时检测能力。 展开更多
关键词 无人机目标检测 深度学习 特征融合 有效感受野 小目标检测
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面向星上实时目标检测的神经网络压缩方法 被引量:3
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作者 仝玉 周海 +1 位作者 卞春江 陈红珍 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第6期1713-1720,共8页
针对深度神经网络在轨实时目标检测需求与星上有限硬件资源之间的矛盾,基于宇航级处理芯片特性,提出一种结合剪枝、渐进式混合量化的混合压缩方法。对网络卷积层进行滤波器级剪枝,大幅度降低卷积计算操作数量;提出一种渐进式混合量化方... 针对深度神经网络在轨实时目标检测需求与星上有限硬件资源之间的矛盾,基于宇航级处理芯片特性,提出一种结合剪枝、渐进式混合量化的混合压缩方法。对网络卷积层进行滤波器级剪枝,大幅度降低卷积计算操作数量;提出一种渐进式混合量化方法,在网络量化过程中混合使用不同的量化位宽,有效降低目标检测网络在宇航级处理芯片中的内存大小。在RSOD遥感图像数据集上的实验结果表明,该方法在网络检测精度损失<1%的前提下,提升了网络对星上有限计算和存储资源的利用率。 展开更多
关键词 星上实时目标检测 卷积神经网络 滤波器级剪枝 渐进式混合量化 量化位宽
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结合多尺度特征学习与特征对齐的行人重识别 被引量:1
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作者 金子丰 卞春江 陈实 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第20期132-140,共9页
利用卷积神经网络对行人图像提取一个简单的全局特征,在复杂的行人重识别任务中无法获得令人满意的结果。局部特征学习的方式有助于获取更丰富的人体特征,但往往需要图像中的人体具有良好的空间对齐,而且,将人体各部分特征输入到独立的... 利用卷积神经网络对行人图像提取一个简单的全局特征,在复杂的行人重识别任务中无法获得令人满意的结果。局部特征学习的方式有助于获取更丰富的人体特征,但往往需要图像中的人体具有良好的空间对齐,而且,将人体各部分特征输入到独立的分支学习局部信息,忽略了人体各部分特征间的相关性,限制模型的性能提升。在此背景下,提出了一种新的多尺度特征学习算法,结合全局与局部特征学习得到更好的行人表示,提升复杂场景下模型的识别能力。对骨干网络不同深度输出的行人特征图,通过特征对齐模块对其执行空间变换,实现行人特征在空间上的矫正和对齐,进一步增强模型的泛化性能。在公开的大型行人重识别数据集上,与当前一些流行的方法进行了比较,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 行人重识别 多尺度特征学习 行人对齐
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基于注意力机制修正网络的行人属性识别 被引量:1
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作者 李辰征 陈实 +1 位作者 卞春江 陈红珍 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第5期1404-1410,共7页
针对现有行人属性识别方法模型复杂,识别性能较低的问题,提出一种端到端的行人属性识别方法。构建注意力机制修正网络,在主干网络的不同卷积层后添加注意力分支,以提取注意力特征关注属性相关空域;提出一种注意力机制辅助训练方法,将注... 针对现有行人属性识别方法模型复杂,识别性能较低的问题,提出一种端到端的行人属性识别方法。构建注意力机制修正网络,在主干网络的不同卷积层后添加注意力分支,以提取注意力特征关注属性相关空域;提出一种注意力机制辅助训练方法,将注意力分支与主网络在预测级进行损失融合,通过梯度反向传播修正主网络权重,实现主网络的有效训练;在预测阶段,利用权重修正后的主网络实现属性识别。在RAP数据集上的实验结果表明,提出方法在没有额外辅助信息、不增加主网络体积和计算量的情况下,提升了行人属性识别性能。 展开更多
关键词 行人属性识别 卷积神经网络 注意力机制 权重修正 多尺度分支
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一种基于双目视觉的立方星位姿参数估计算法 被引量:1
10
作者 张杜祥 刘成 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期28-37,共10页
针对当前使用图像特征的空间非合作目标立方星位姿估计算法存在鲁棒性差的问题,提出一种利用立方星顶点进行位姿估计的设计方案.基于双目视觉获取的灰度图像,采用HED(holistically-nested edge detection)网络结合二值化形态学处理方法... 针对当前使用图像特征的空间非合作目标立方星位姿估计算法存在鲁棒性差的问题,提出一种利用立方星顶点进行位姿估计的设计方案.基于双目视觉获取的灰度图像,采用HED(holistically-nested edge detection)网络结合二值化形态学处理方法以提高边缘提取的鲁棒性.检测出边缘图像中的多边形特征后,滤除重复和干扰的多边形,设计共边双框关键顶点判别算法判别立方星的关键顶点,实现了对立方星结构参数和位姿的估计.采用立方星模型进行实验验证,整体方法相比ICP(iterative closest point)精配准方法在30~70 cm探测距离内实现了最大4.4°、1.2 cm的偏差;边缘提取方法对目标结构参数判别准确率提升10%~40%,为非合作目标立方星的结构参数和位姿估计提供新技术路线. 展开更多
关键词 非合作目标 立方星 HED网络 结构参数估计 位姿估计
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EOG-DS:动态目标变焦双光跟踪算法 被引量:1
11
作者 敖雪聪 刘成 张杜祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期113-121,共9页
配置大倍率光学系统的双光复合跟踪在地面空中监视取证等领域有广泛的应用。目前基于图像的目标跟踪算法研究主要是单光跟踪,在双光图像跟踪算法,特别是动态变焦过程中图像跟踪方面缺乏深入研究。针对双光跟踪视场变焦时的图像模糊、尺... 配置大倍率光学系统的双光复合跟踪在地面空中监视取证等领域有广泛的应用。目前基于图像的目标跟踪算法研究主要是单光跟踪,在双光图像跟踪算法,特别是动态变焦过程中图像跟踪方面缺乏深入研究。针对双光跟踪视场变焦时的图像模糊、尺度快速变化容易导致目标丢失的问题,提出基于Dempster-Shafer(DS)理论的动态目标变焦双光跟踪算法。通过DS决策级融合可见光与红外跟踪目标响应图,利用双光互补优势综合判断目标位置,实现大小视场的复合跟踪;实时检测可见光和红外图像目标的能量梯度(energy of gradient,EOG),在融合中引入模糊度信息,提高图像变焦模糊的适应性。通过双光大小视场尺度归一化的处理避免尺度快速变化导致的跟丢问题。实验结果表明,提出的EOG-DS融合跟踪算法提高了跟踪的稳定性,跟踪精确率为0.833,成功率为0.41,均有明显提升,跟踪速率达到26.87 FPS,满足实时性要求。 展开更多
关键词 双光融合跟踪 变焦模糊 DS融合
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机载视频空中目标实时优化稳像算法
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作者 刘玉清 刘成 敖雪聪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第20期212-219,共8页
针对机载飞机视频摄取与监视中,由于背景稀疏和前景的大幅度快速运动,造成实时稳像算法存在的画面不稳定的问题,提出了自适应Shi-Tomasi机载视频空中目标实时优化稳像算法。根据提取特征点分布自适应地改变Shi-Tomasi角点检测阈值,解决... 针对机载飞机视频摄取与监视中,由于背景稀疏和前景的大幅度快速运动,造成实时稳像算法存在的画面不稳定的问题,提出了自适应Shi-Tomasi机载视频空中目标实时优化稳像算法。根据提取特征点分布自适应地改变Shi-Tomasi角点检测阈值,解决单一阈值不能适应空中复杂稀疏背景特征点提取的问题。构建带约束的实时优化算法,计算平滑的视频路径,解决基于滤波的算法缺少约束导致画面偏移过大的问题。比对实验结果表明,自适应Shi-Tomasi优化稳像算法能够应对各类机载稀疏背景视频的稳像,解决了快速运动目标稳像后画面大幅偏移的问题,稳定性提高,速度达到20 frame/s以上,满足实时处理需求。 展开更多
关键词 机载视频 复杂稀疏背景 运动目标 自适应角点检测 实时优化
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