基于自适应卡尔曼滤波的视觉多目标跟踪

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作者 许华杰 郑力文 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期200-210,共11页

多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出... 多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出自适应卡尔曼滤波AKF(adaptive Kalman filter),充分利用目标检测器提供的信息对运动模型加以修正,提高对运动不规律目标跟踪准确度;为解决目标ID频繁切换的问题,设计一种BIoUG贪婪算法,通过放大匹配框并采取择优匹配的方式,提高匹配机会并降低误匹配概率。在此基础上,提出一种针对运动不规律目标的多目标跟踪方法。实验结果表明,所提方法在DanceTrack数据集上的MOTA、HOTA、IDF1分别达到了92.2%、57.7%和58.7%;在MOT17数据集上,MOTA、HOTA、IDF1分别达到了80.3%、63.3%和77.3%。与目前主流的同类目标跟踪方法相比,所提方法对运动不规律和规律的目标均有较好的跟踪效果,体现出较好的综合性能,为运动不规律多目标的跟踪提供了新的解决思路。 展开更多

关键词 多目标跟踪 卡尔曼滤波 数据关联 轨迹匹配

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感知应用特征与网络带宽的虚拟机在线迁移优化策略 被引量：2

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作者 李湘 陈宁江 +1 位作者 杨尚林 李华 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第S2期147-155,共9页

首先对虚拟机在迁移过程中,内存脏页面产生数量与不同应用特征的密切关系进行了实验验证。在感知不同的虚拟机应用特征环境的基础上,使用GM(1,N)灰色预测模型对每次迭代周期产生的内存脏页面数进行预测。同时使用残差修正进行误差调整,... 首先对虚拟机在迁移过程中,内存脏页面产生数量与不同应用特征的密切关系进行了实验验证。在感知不同的虚拟机应用特征环境的基础上,使用GM(1,N)灰色预测模型对每次迭代周期产生的内存脏页面数进行预测。同时使用残差修正进行误差调整,使预测结果更可靠,结合预测的内存脏页面数量进行网络带宽动态预留调整。实验表明:与传统的pre-copy策略相比,本方法在含网络密集型应用或内存密集应用的虚拟机迁移时,能够有效提高网络性能,降低迁移时间。 展开更多

关键词 虚拟机迁移 灰色预测模型 网络带宽 应用特征

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一种基于认知诊断的主观题同行互评技术 被引量：2

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作者 许嘉 李秋云 +2 位作者 刘静 吕品 于戈 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第8期1653-1660,共8页

针对MOOCs平台上大规模主观题作业的同行互评问题,研究人员基于概率模型对评价者的可靠性和偏见进行建模,提出了许多估计主观题作业真实分数的有效技术.然而,现有技术均未同时考虑评价者在待评价作业中的答题表现以及评价者的历史答题... 针对MOOCs平台上大规模主观题作业的同行互评问题,研究人员基于概率模型对评价者的可靠性和偏见进行建模,提出了许多估计主观题作业真实分数的有效技术.然而,现有技术均未同时考虑评价者在待评价作业中的答题表现以及评价者的历史答题表现这两方面因素对其可靠性的影响.鉴于此,提出了基于认知诊断的主观题同行互评技术:首先以评价者的历史答题记录为输入,基于流行的认知诊断模型量化评价者对主观题作业的掌握程度;其后同时基于评价者对主观题作业的掌握程度以及评价者在该主观题作业中取得的真实分数对评价者的可靠性建模;最后结合对评价者偏见的建模提出了估计主观题作业真实分数的同行互评概率模型.真实课堂实验表明,在同行互评活动中,本文提出的同行互评技术对主观题作业真实分数的估计更为准确,比相关技术在真实分数估计误差方面平均降低了42%. 展开更多

关键词 同行互评 认知诊断 DINA模型 主观题 真实分数估计

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基于微震信号深度特征学习的岩石破裂类型识别

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作者 李典泽 许华杰 张勃 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期156-164,共9页

岩石破裂类型识别是实现煤矿冲击地压灾害预测和预警的重要前提。微震是岩石破裂监测的有效手段之一,但常规的微震信号机器学习方法存在特征提取能力有限,以及受噪声影响导致的准确率不高且泛化性较差等问题。针对上述问题,提出了一种... 岩石破裂类型识别是实现煤矿冲击地压灾害预测和预警的重要前提。微震是岩石破裂监测的有效手段之一,但常规的微震信号机器学习方法存在特征提取能力有限,以及受噪声影响导致的准确率不高且泛化性较差等问题。针对上述问题,提出了一种基于微震信号深度特征学习的岩石破裂类型识别方法。首先,通过巴西圆盘劈裂试验和直剪试验分别获取张拉型破裂微震信号和剪切型破裂微震信号,并将其时频谱图、Log-Mel频谱图和梅尔频率倒谱系数合并构造微震信号聚合(MSA)声谱图;然后,通过加入多特征并行密集连接块(MP-DenseBlock)和压缩与激发过渡层(SE-TransLayer)的改进DenseNet(SE-MPDenseNet)对MSA声谱图进行深度特征提取;最后,将提取的特征向量输入至添加Hinge Loss损失函数的改进LightGBM(HBL-LightGBM)进行分类,识别岩石破裂类型。通过真三轴加载试验模拟接近地下工程实际环境中的冲击地压灾害,结果表明,所提方法对于岩石破裂类型识别的准确率达92.12%,且具有较强的特征提取能力和泛化能力。 展开更多

关键词 岩石破裂类型 微震监测 深度学习 机器学习 声谱图

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基于混合路径聚合网络的点云目标识别 被引量：1

5

作者 梁正友 陈子奥 +1 位作者 蔡俊民 孙宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第11期3208-3213,共6页

针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特... 针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特征金字塔提取点云语义特征,将定位特征与语义特征融合。在KITTI数据集进行实验,可视化实验结果表明,该模型可以有效解决定位错误的问题,数据结果也表明该方法在KITTI点云数据集上的cyclist类别优于现有方法。 展开更多

关键词 点云目标识别 残差网络 特征融合 注意力机制 深度学习 金字塔网络 路径聚合网络

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动态无线传感网中数据查询技术的研究进展

6

作者 梁俊斌 马方强 蒋婵 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期41-48,共8页

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量通信、计算及存储能力有限的传感器节点通过自组织方式构成的网络,可以部署在恶劣环境中执行长期的监测任务。数据查询是WSN中最基础的操作之一,主要指用户通过特定节点向网络分... 无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量通信、计算及存储能力有限的传感器节点通过自组织方式构成的网络,可以部署在恶劣环境中执行长期的监测任务。数据查询是WSN中最基础的操作之一,主要指用户通过特定节点向网络分发查询请求,而网络中满足要求的节点再将数据返回给用户。在查询过程中,由于网络存在动态性(如:节点由于受到外力破坏而损毁、移动或睡眠,导致网络拓扑及连通性发生变化;通信链路不可靠等),使得数据传输出现延迟大、能耗高甚至数据丢失等情况,导致查询成功率低。目前有很多学者对该问题进行了研究,并取得了一定的进展,但实际应用中依然有很多问题仍待解决。为了进一步推进动态无线传感网中数据查询技术的深入研究,对近年来的典型工作进行了分析、归纳和总结,并对比了它们的优缺点;然后讨论了该领域亟需解决的关键问题,并指出了下一步的研究方向。 展开更多

关键词 无线传感器网络 数据查询 动态性 数据传输 查询成功率

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SQL-Detector:基于编码特征的SQL习题抄袭检测技术

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作者 许嘉 莫晓琨 +2 位作者 于戈 吕品 韦婷婷 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第9期2030-2040,共11页

结构化查询语言(SQL)是学好数据库技术的关键。然而,大量教学实践表明学生在做SQL习题时存在抄袭现象。现有针对SQL习题的抄袭检测方案或是简单将学生提交的SQL代码进行相似性匹配来发现抄袭问题,或是利用学生在SQL编码习惯上的简单差... 结构化查询语言(SQL)是学好数据库技术的关键。然而,大量教学实践表明学生在做SQL习题时存在抄袭现象。现有针对SQL习题的抄袭检测方案或是简单将学生提交的SQL代码进行相似性匹配来发现抄袭问题,或是利用学生在SQL编码习惯上的简单差异特征来发现抄袭的作业,均没能很好地利用学生书写SQL代码时所展现出的丰富编码特征来实现高精确度的抄袭检测。鉴于此,提出了基于编码特征的SQL习题抄袭检测技术,命名为SQL-Detector。首先,从SQL特性出发提出了面向特定SQL习题的学生习题编码特征和面向编码习惯的学生泛化编码特征,从而实现对学生的画像。其次,通过对学生的习题编码特征进行聚类分析识别出抄袭群体。最后,通过比较学生的习题泛化编码特征与其历史泛化编码特征之间的一致性来判定抄袭者与被抄袭者。利用真实课堂实践收集到的SQL习题答题数据进行实验评估,结果表明SQL-Detector技术对于SQL习题的抄袭检测精确度比相关最好的技术平均提高了14.0%。 展开更多

关键词 SQL习题 抄袭检测 编码习惯 编码特征 层次聚类

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基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法

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作者 许华杰 张勃 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第9期2770-2774,共5页

音频数据规模不足是语音识别过程中的一个常见问题,通过较少的训练数据训练得到的语音识别模型效果难以得到保证。因此,提出一种基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法(multi-scale audio sequence GAN,MAS-GAN),包含多... 音频数据规模不足是语音识别过程中的一个常见问题,通过较少的训练数据训练得到的语音识别模型效果难以得到保证。因此,提出一种基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法(multi-scale audio sequence GAN,MAS-GAN),包含多尺度音频序列生成器和真伪—类别判别器。生成器通过3个上采样子网络学习音频序列不同时域和频域的特征,再将不同尺度的特征融合成伪音频序列;判别器通过辅助分类器将生成的伪数据和真实数据区分开,同时指导生成器生成各类别的数据。实验表明,与目前主流的音频序列生成方法相比,所提方法的IS和FID分数分别提高了6.78%和3.75%,可以生成更高质量的音频序列;同时通过在SC09数据集上进行分类实验来评估生成音频序列的质量,所提方法的分类准确率比其他方法高2.3%。 展开更多

关键词 音频序列生成 生成对抗网络 半监督学习 特征融合

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基于网络编码和ECC的无线体域网安全签名方案 被引量：4

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作者 蒙云番 孙光昊 +2 位作者 邢杰 万海斌 覃团发 《电讯技术》 北大核心 2015年第6期605-610,共6页

针对无线体域网(WBAN)应用中人们关注的病患个人敏感数据在传输过程中容易受到攻击的安全问题,提出一种结合随机网络编码和椭圆曲线密码学(ECC)的安全签名方案。该方案首先在网络中引入随机网络编码建立多播网络模型,增加相同传输次数... 针对无线体域网(WBAN)应用中人们关注的病患个人敏感数据在传输过程中容易受到攻击的安全问题,提出一种结合随机网络编码和椭圆曲线密码学(ECC)的安全签名方案。该方案首先在网络中引入随机网络编码建立多播网络模型,增加相同传输次数下的数据信息量;通过采用ECC算法对信息进行签名,保障病患相关生理信息的通信安全。该方案共有三个阶段,即创建、签名和验证阶段。理论证明了该方案是安全的,能够有效地对信息进行污染验证,并确定受攻击节点的位置。 展开更多

关键词 无线体域网 网络安全 网络编码 椭圆曲线密码学 签名方案

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基于网络编码的衰落信道频谱感知算法 被引量：3

10

作者 郑诗庭 蒙云番 +2 位作者 邢杰 万海斌 覃团发 《电讯技术》 北大核心 2015年第9期964-971,共8页

针对传统认知无线电网络中频谱状态转换频繁和频谱检测时延长的问题,提出基于随机线性网络编码的累积和能量检测频谱感知算法。该算法在主用户信道中引入随机线性网络编码,利用网络编码对频谱的整形作用,使频谱状态转换稀疏,频谱结构更... 针对传统认知无线电网络中频谱状态转换频繁和频谱检测时延长的问题,提出基于随机线性网络编码的累积和能量检测频谱感知算法。该算法在主用户信道中引入随机线性网络编码,利用网络编码对频谱的整形作用,使频谱状态转换稀疏,频谱结构更规律化,减小频谱检测时延,提高系统吞吐率。此外,针对传统累积和能量检测算法抗衰落性能差的问题,通过比较该算法在五种衰落信道下的检测时延和吞吐率,研究该算法的抗衰落性能。实验结果表明,在一定的虚警概率下,该算法有效降低了检测时延,提高了吞吐率及抗衰落能力,能够更好地适应复杂的衰落信道环境。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱感知 网络编码 累积和能量检测 衰落信道

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基于改进RBF神经网络训练算法的蓄电池SOC估算 被引量：3

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作者 陈玮匀 杨文伟 +2 位作者 陈俊江 胡永乐 覃团发 《现代电子技术》 北大核心 2018年第20期146-149,共4页

为了对基站铅酸蓄电池的剩余容量进行估算,在RBF神经网络训练算法中采用梯度下降法结合L1,L2正则化实现隐层节点数的选择。通过模糊控制思想提高泛化能力,引入模拟退火算法减少了需要重复训练的次数。Matlab仿真结果表明,通过改进的RBF... 为了对基站铅酸蓄电池的剩余容量进行估算,在RBF神经网络训练算法中采用梯度下降法结合L1,L2正则化实现隐层节点数的选择。通过模糊控制思想提高泛化能力,引入模拟退火算法减少了需要重复训练的次数。Matlab仿真结果表明,通过改进的RBF神经网络训练算法对蓄电池的电池剩余容量(SOC)估算平均误差达到2%,改进了估算精度的同时也提高了泛化能力并且减少了重复训练的次数。 展开更多

关键词 SOC估算 RBF神经网络 正则化 模糊控制 模拟退火算法 MATLAB

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单向链路无线传感器网络的强连通多跳控制集 被引量：1

12

作者 李艳艳 梁家荣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第11期3441-3445,共5页

强连通控制集常被用来代表具有不同传输范围的无线传感器网络的虚拟骨干,较小的虚拟骨干更能高效地进行数据收集和节约无线网络的能量。为了计算强连通控制集,提出了一种新的多跳宽度优先搜索树强连通控制集算法(d-hop BFS_SCDS)。该算... 强连通控制集常被用来代表具有不同传输范围的无线传感器网络的虚拟骨干,较小的虚拟骨干更能高效地进行数据收集和节约无线网络的能量。为了计算强连通控制集,提出了一种新的多跳宽度优先搜索树强连通控制集算法(d-hop BFS_SCDS)。该算法首先使用贪婪策略找到一个多跳控制集(d-DS),然后利用宽度优先搜索树连接d-DS中的节点形成一个强连通多跳控制集。该算法的近似比为(2.4d 2+3.6d+1.2)(dk+1/2)2,其中k是网络的传输范围比。仿真实验表明该算法是有效的,符合预期的结果。 展开更多

关键词 无线传感器网络 磁盘图 强连通多跳控制集 宽度优先搜索树

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基于CLIP和交叉注意力的多模态情感分析模型 被引量：1

13

作者 陈燕 赖宇斌 +2 位作者 肖澳 廖宇翔 陈宁江 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期42-50,共9页

针对多模态情感分析中存在的标注数据量少、模态间融合不充分以及信息冗余等问题,提出了一种基于对比语言-图片训练(CLIP)和交叉注意力(CA)的多模态情感分析(MSA)模型CLIP-CA-MSA。首先,该模型使用CLIP预训练的BERT模型、PIFT模型来提... 针对多模态情感分析中存在的标注数据量少、模态间融合不充分以及信息冗余等问题,提出了一种基于对比语言-图片训练(CLIP)和交叉注意力(CA)的多模态情感分析(MSA)模型CLIP-CA-MSA。首先,该模型使用CLIP预训练的BERT模型、PIFT模型来提取视频特征向量与文本特征;其次,使用交叉注意力机制将图像特征向量和文本特征向量进行交互,以加强不同模态之间的信息传递;最后,利用不确定性损失特征融合后计算输出最终的情感分类结果。实验结果表明:该模型比其他多模态模型准确率提高5百分点至14百分点,F1值提高3百分点至12百分点,验证了该模型的优越性,并使用消融实验验证该模型各模块的有效性。该模型能够有效地利用多模态数据的互补性和相关性,同时利用不确定性损失来提高模型的鲁棒性和泛化能力。 展开更多

关键词 情感分析 多模态学习 交叉注意力 CLIP模型 TRANSFORMER 特征融合

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采用动态相关度权重的特征选择算法 被引量：2

14

作者 许华杰 刘冠霆 +1 位作者 张品 秦远卓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期89-98,共10页

基于互信息的特征选择算法在考虑候选特征提供的新分类信息时,通常忽略了候选特征的加入会使得已选特征和类标签的相关性发生变化而带来额外的新增信息量,以及在计算冗余信息时采用累加求和的形式可能导致低估候选特征的冗余程度。针对... 基于互信息的特征选择算法在考虑候选特征提供的新分类信息时,通常忽略了候选特征的加入会使得已选特征和类标签的相关性发生变化而带来额外的新增信息量,以及在计算冗余信息时采用累加求和的形式可能导致低估候选特征的冗余程度。针对以上问题,提出动态相关度权重的定义,以更全面地考虑候选特征带来的新信息量成分;提出改进冗余项的定义,采用取最大值和归一化策略,以解决传统算法存在的低估冗余问题;在此基础上提出一种采用动态相关度权重的特征选择算法(feature selection using dynamic relevance weight,FSDRW)。选取五种当前主流的基于互信息的过滤式特征选择算法进行对比实验,在来自加州大学尔湾分校UCI和亚利桑那州立大学ASU的机器学习测试数据集上的实验表明,所提出的算法在分类准确率及综合性能方面具有较好的表现。最后将所提出算法应用于广西某水库工程的微震、爆破信号识别中,算法选取出的特征用于微震信号识别可达到98.86%的分类准确率,验证了算法在实际应用中的有效性。 展开更多

关键词 特征选择 互信息 信息熵 动态相关度权重

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融合原子交换特征信息的代谢路径预测

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作者 黄毅然 万志远 钟诚 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1087-1092,共6页

为获取从任意起始代谢物到目标代谢物的生化相关性较好的代谢路径,提出一种融合原子交换特征信息的基于约束的代谢路径预测算法PVA。结合代谢网络中具有的原子交换特征信息,建立一种基于约束的混合整数线性规划(MILP)代谢路径预测模型,... 为获取从任意起始代谢物到目标代谢物的生化相关性较好的代谢路径,提出一种融合原子交换特征信息的基于约束的代谢路径预测算法PVA。结合代谢网络中具有的原子交换特征信息,建立一种基于约束的混合整数线性规划(MILP)代谢路径预测模型,以搜索从任意起始代谢物到目标代谢物并包含特定原子交换信息的代谢路径。实验结果表明,与同类方法相比,PVA能够有效地发现生化相关性更好的代谢路径。 展开更多

关键词 代谢网络 代谢路径预测 原子交换 混合整数线性规划 化学计量 路径优化 代谢工程

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考虑优先级的智能电网业务调度与资源分配方案 被引量：8

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作者 王素红 唐煜星 +5 位作者 郭文豪 熊泽凯 祝长鸿 闫明 胡永乐 覃团发 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期59-70,79,共13页

随着智能电网和5G通信技术的融合发展,越来越多的智能终端应用到智能电网系统。针对海量电力业务的分流处理问题,提出了一种考虑电力业务优先级的业务调度和资源分配方案。首先介绍了面向智能电网的基于软件定义网络的边缘计算处理架构... 随着智能电网和5G通信技术的融合发展,越来越多的智能终端应用到智能电网系统。针对海量电力业务的分流处理问题,提出了一种考虑电力业务优先级的业务调度和资源分配方案。首先介绍了面向智能电网的基于软件定义网络的边缘计算处理架构,建立了业务处理模型。其次阐述了基于强占型优先级排队的业务调度机制,建立了业务卸载收益和卸载开销的数学模型,该模型以系统整体收益最大化为目标函数,并基于电力业务的卸载有效性得到每一种优先级业务在边缘服务器的资源分配阈值,并以资源分配阈值为约束条件。再次,利用改进的遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)求解最优的卸载和资源分配决策。最后通过实验仿真验证了IGA在收敛速度和个体选择方面均优于其他对比算法,对比其他方法所提方案在业务平均处理时间、功耗、高优先级业务平均处理时间等方面分别降低了69.2%、67.7%、73%,在系统收益方面提升了119%。 展开更多

关键词 智能电网 软件定义网络 强占型优先级 排队模型 业务调度 系统收益

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基于可变形三维图卷积的轻量级点云分类研究

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作者 蔡俊民 梁正友 +1 位作者 孙宇 陈子奥 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期255-265,共11页

现有深度学习方法在处理点云分类任务时,依赖于点的绝对坐标,存在模型复杂度较大的问题。对此,提出一种轻量级的点云分类网络DMGCN-3D。使用自适应空洞K近邻(KNN)算法构造图结构,尽可能捕捉局部更广泛空间的几何结构信息,并减少计算开支... 现有深度学习方法在处理点云分类任务时,依赖于点的绝对坐标,存在模型复杂度较大的问题。对此,提出一种轻量级的点云分类网络DMGCN-3D。使用自适应空洞K近邻(KNN)算法构造图结构,尽可能捕捉局部更广泛空间的几何结构信息,并减少计算开支;构造可变形三维图卷积,引入可学习的点与点之间的方向向量来获取相对特性,在特征提取过程中保证点云的置换不变性与尺度不变性;构建多头自注意力模块,通过残差结构将分组变换注意力(GSA)与多层感知机(MLP)相结合,MLP有助于保持原始点云信息的完整性,GSA使得网络能够学习特征内部的自相关性,在提高特征表达能力的同时降低参数总量;使用空间变换网络结合MLP来学习点云特征;对所提取的特征进行融合以得到更综合的特征,将其用于点云分类。实验结果表明,DMGCN-3D在ModelNet10、ModelNet40、ScanObjectNN数据集上的总体精度分别达到96.5%、94.7%、81.9%,比DGCNN分别提高2.9、2.1、3.8个百分点,参数总量相比DGCNN、LDGCNN、3DGCN模型分别降低52.9%、23.9%、3.3%,且DMGCN-3D能够保持较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 点云分类 可变形三维图卷积 自适应 多头自注意力 轻量级网络

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基于高深约束与边缘融合的单目3D目标检测

18

作者 浦斌 梁正友 孙宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期192-199,共8页

单目3D目标检测旨在通过单目图像完成3D目标检测,现有的单目3D目标检测算法大多基于经典的2D目标检测算法。针对单目3D目标检测算法中通过直接回归的实例深度估计不准,导致检测精度较差的问题,提出了一种基于高深约束与边缘特征融合的单... 单目3D目标检测旨在通过单目图像完成3D目标检测,现有的单目3D目标检测算法大多基于经典的2D目标检测算法。针对单目3D目标检测算法中通过直接回归的实例深度估计不准,导致检测精度较差的问题,提出了一种基于高深约束与边缘特征融合的单目3D目标检测算法。在实例深度估计方法上采用几何投影关系下的实例3D高度与2D高度计算高深约束,将实例深度的预测转化为对目标的2D高度以及3D高度的预测;针对单目图像存在图像边缘截断目标,采用基于深度可分离卷积的边缘融合模块来加强对边缘目标的特征提取;对于图像中目标的远近造成的目标多尺度问题,设计了基于空洞卷积的多尺度混合注意力模块,增强了对最高层特征图的多尺度特征提取。实验结果表明,所提方法在KITTI数据集上的汽车类别检测精度相比基准模型提升了7.11%,优于当前的方法。 展开更多

关键词 单目3D目标检测 高深约束 边缘融合 多尺度特征 注意力机制

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双支路注意力特征融合的卷积稀疏编码目标检测

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作者 杨昶楠 张振荣 +1 位作者 郑嘉利 曲勃源 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1225-1232,共8页

针对现有目标检测模型在实际运用中会受到各种噪声的影响而导致性能退化的问题,提出一种双支路注意力特征融合(double branch attention feature fusion,DBAFF)的方法。基于CenterNet的结构设计,引入卷积稀疏编码(convolutional sparse ... 针对现有目标检测模型在实际运用中会受到各种噪声的影响而导致性能退化的问题,提出一种双支路注意力特征融合(double branch attention feature fusion,DBAFF)的方法。基于CenterNet的结构设计,引入卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)去噪模块。通过双支路互补学习,自适应选择不同模态的有效信息,使融合特征达到最优化,有效解决该类模型的退化问题。实验结果表明,该方法在噪声数据集VOC-Nosiy上mAP50、mAP75、mAP性能分别达到了57.9%、29.8%、24.5%,检测速度FPS达到111帧,综合性能优于原网络和仅添加卷积稀疏编码的去噪网络。 展开更多

关键词 深度学习 目标检测 双支路 卷积稀疏编码 互补学习 自适应 双支路特征融合

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基于雷视融合轨迹匹配的高速公路车辆轨迹跟踪方法

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作者 黎云飞 许华杰 韦泽贤 《电子测量技术》 北大核心 2024年第9期105-111,共7页

针对高速公路车辆跟踪过程中,在进行雷达与视频数据融合时两类传感器之间探测目标匹配的难点问题,提出一种基于目标轨迹相似度匹配的高速公路车辆跟踪方法。首先,采用投影变换将雷达数据转化到视频数据所在的维度;其次,通过提出的曲线... 针对高速公路车辆跟踪过程中,在进行雷达与视频数据融合时两类传感器之间探测目标匹配的难点问题,提出一种基于目标轨迹相似度匹配的高速公路车辆跟踪方法。首先,采用投影变换将雷达数据转化到视频数据所在的维度;其次,通过提出的曲线拟合算法将离散的轨迹点插值成连续的轨迹曲线;最后,将雷达探测目标投影到图像上的轨迹曲线与视频检测目标轨迹曲线进行相似度计算得到相似度矩阵,并通过对相似度矩阵进行筛选得到雷达探测目标和视频检测目标的匹配关系。采用高速公路真实场景下采集的车辆数据开展对比实验,结果表明在高速公路场景下的平均目标匹配成功率为94.71%,相比其他同类方法的平均匹配成功率提高3.01%和3.69%。所提出的方法能有效过滤伪目标,更适合在高速公路场景下的车辆跟踪中使用。 展开更多

关键词 雷视融合 车辆轨迹跟踪 轨迹匹配 曲线拟合 相似度矩阵

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