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题名农业自动化机械障碍物检测研究进展
被引量：9
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作者
成科扬
朱雪森
裴运申
詹永照
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
江苏省大数据泛在感知与智能农业应用工程研究中心
江苏大学网络空间安全研究院
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出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第4期415-425,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61972183)。
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文摘
农业机械自动导航技术在智慧农业领域饱受关注,而障碍物检测则是其中的重要环节.首先分析了早年传感器检测技术的不足,然后对计算机视觉应用于农业机械智能障碍物的检测方法以及应用前景进行了综述.传感器技术由单一传感器到多传感器信息融合,虽然已经十分成熟,但仍存在受障碍物表面影响以及检测成本过高等不足.计算机视觉和深度学习在近两年不断被用于农业领域,例如卷积神经网络等,但在遮挡、远距离检测、移动障碍物检测等多个方面仍有很大的提升空间.对二十几年来的农业障碍物检测技术进行了概括,总结了现有问题,并提出了符合未来我国智慧农业发展的新思路.
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关键词
农业机械
障碍物检测
计算机视觉
传感器
信息融合
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Keywords
agricultural machinery
obstacle detection
computer vison
sensor
information fusion
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名结合时序网络和金字塔融合的稳像修复方法
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作者
刘清
李世超
王文杉
师文喜
成科扬
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
江苏大学网络空间安全研究院
江苏省大数据泛在感知与智能农业应用工程研究中心
中国电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室
新疆联海创智信息科技有限公司
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期65-70,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61972183,61672268)
社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室主任基金项目(201807)。
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文摘
针对视频稳像领域内视频图像缺损填充效果不佳,严重影响视觉效果,且导致稳像处理后的视频不稳的黑边填充问题,提出了一种基于时序网络预测和金字塔融合的图像修复方法。首先结合预裁剪机制自适应判断当前帧是否需修复;然后将截止至当前时刻的所有帧送入卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的模型进行待填充部分的预测;随后采用改进的加权最佳缝合线进行拼接并在高斯拉普拉斯金字塔中进行图像融合重构;最终在重构完成后裁剪尺寸。实验结果表明,该方法平均峰值信噪比(PSNR)相较于对比算法提高了2~5dB,平均结构相似度(SSIM)较对比算法提升了约2%~7%。该方法修复后的视频缺损填充自然,视觉效果较为稳定,即使在黑边面积较大时也有良好的修复效果,可用于多种摄像平台及不同场景下。
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关键词
视频稳像
视频图像修复
时序网络
金字塔融合
最佳缝合线
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Keywords
video stabilization
video inpainting
time series network
pyramid fusion
optimal seam
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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