作者:牛鹤璇; 王艾莎; 胡萍; 刘梅 期刊:《西安邮电大学学报》 2019年第05期
为了更加清晰和流畅转播冬季体育赛场上的实时画面,设计了一种智能视频分析系统。该系统应用迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法对冬季赛场内运动员图像通过点云配准进行实时拼接,并且能够计算出单应性矩阵对原始场景进行增强,增强观众对增强现实(augmented reality,AR)技术与虚拟现实(virtual reality,VR)技术的交互式体验感受。利用平昌冬奥会美国队与韩国队冰球比赛小组赛录像视频,对本智能视频分析系统进行测试,结果...
作者:李杰; 刘子龙 期刊:《软件导刊》 2020年第01期
提出一种将ROS系统的AR.Drone飞行器作为载体,基于飞行器实现物体识别追踪的具体优化方案。在计算机视觉方面,结合物体识别OpenCV模块中的Haar级联分类器与卡尔曼滤波,实现无人机的目标识别以及对错误目标的过滤功能,使飞行器在搭载摄像头模块后,可结合现有视觉模型完成目标识别要求,算法融合后的系统性能具有良好的鲁棒性;在飞行器控制方面,结合飞行器自身的反馈控制模块与基于相对位置控制的PD位置控制器,优化飞行器自身姿态及目...
作者:栾尚祯 期刊:《信息通信技术与政策》 2018年第04期
近年来随着深度学习技术的发展,新的卷积神经网络结构和并行计算工具GPU不断推动目标识别技术的精度得到提升,受到了学术界的关注,同时也使得深度学习目标识别算法在国家和民用层次均得到了广泛应用。本文重点回顾了深度学习目标分类算法在近年来取得的成就,从算法层面对深度学习在目标识别领域的发展趋势进行了详细的分析。
作者:詹学磊; 蔡勇; 徐桂彬; 李华锋; 高俊 期刊:《电力系统装备》 2019年第23期
随着时代的不断发展,当前人们对于身处环境的污染程度的关注呈现出逐渐上升的趋势。本文采用GIS技术对输变电工程环境敏感区进行识别,并对识别过程进行分析,验证其识别结果。该识别结果可以为电力行业环境保护提供思路。
作者:赵辉; 张陆军; 张永鹏; 田文健 期刊:《现代城市轨道交通》 2020年第01期
为解决地铁列车前向运行环境中障碍物判断问题,提出基于视觉的地铁列车前向目标识别系统。该系统利用语义分割算法提取行驶轨道区域,结合轨道区域识别,基于SSD算法提取前向运行环境中轨道限界范围内的列车、行人等目标。针对上述场景,建立列车前向运行环境样本库,并基于该样本库完成模型训练。实验结果证明所得模型可有效识别列车前向行驶多目标。
作者:李畅; 晁建刚; 何宁; 陈炜; 许振瑛 期刊:《载人航天》 2020年第01期
针对航天员混合现实系统在人机交互过程中尚未实现自主智能诱导的局限性,结合航天器舱内环境的特殊性,构建了一种航天员混合现实空间场景理解原型系统架构,提出了基于深度学习的空间场景自主理解方法,采用合成样本的方法建立了舱内设备数据库,实现了基于深度学习算法的自主舱内设备识别。实验结果表明,对舱内设备识别的mAP值达到79.8%,混合现实空间场景理解原型架构和场景理解方法可以有效解决航天员舱内训练设备操作状态变化的自...
作者:张丽慧; 尹序臻; 江永鑫; 荆汝铎 期刊:《福建轻纺》 2020年第02期
针对喷洒农药除草对环境造成污染以及人工除草劳动强度大、效率低等问题,文章设计了一种智能除草机器人。该设计以STM32单片机为控制核心,结合摄像头模块、机械臂、灰度和温湿度传感器等元器件,实现自主循迹,识别与定距夹取杂草以及实时显示温湿度等功能。该机器人解决了以往除草智能化程度不够和人工成本高的问题,具有广阔的应用前景。
作者:王化明; 郭交通; 陈作特 期刊:《江苏大学学报·社会科学版》 2019年第06期
针对大量物件分拣工作中单目视觉无法精确估计目标位姿从而无法完成随机堆叠工件分拣的问题,以点对特征为基础,提出了基于点云的目标识别和位姿估计算法的改进算法.模型训练阶段,使用改进的下采样方法,保留更多有区分性的点对,构建局部参考系作为补充特征;在线匹配阶段,以距离作为投票权重,并利用匹配点对的局部参考系相似度验证候选位姿;最后通过模型与场景的重叠率筛选未遮挡的多实例目标作为可抓取目标候选.结果表明:在方差为3%...
作者:严熠; 杨盛毅; 胡远利; 刘超 期刊:《机械与电子》 2019年第12期
为了解决飞行器悬挂载荷的位置信息不易测量的问题,提出了一种基于视觉的测量方法。首先,选取蓝色小球作为悬挂载荷进行研究,根据小球运动特性,建立了单目视觉位置估计模型。其次,采用Faster R-CNN算法对小球进行识别与跟踪,得到小球在图像二维平面上的位置信息。再次,该位置信息结合单目视觉位置估计模型,估计出小球的三维位置。最后,搭建悬挂载荷测量平台进行实验测试。实验结果表明,所设计视觉测量方法能有效测量悬挂载荷位置。
作者:龙礼; 温秀兰; 林逸雪 期刊:《传感器与微系统》 2019年第10期
针对单一特征识别算法泛化能力差、识别准确率低的问题,本文深入分析了典型目标地震波信号的时域特征,融合多个特征构建训练样本,采用BP神经网络算法对目标进行识别;针对BP神经网络收敛速度慢、泛化能力差的缺点,通过遗传算法对BP神经网络优化。最终形成基于GA-BP神经网络的目标识别方法,并进行实验验证。结果表明:基于GA-BP神经网络算法无论是在收敛性、准确性还是计算速度上都优于传统算法。
作者:金斌英 期刊:《计算机测量与控制》 2019年第11期
图像特征点匹配算法是实现目标识别的一种有效算法,目前图像特征点匹配算法耗时大,而且在匹配过程中存在伪匹配点;提出了一种改进算法:在初始特征点检测阶段,根据图像大小动态构造高斯金字塔图层,提高了算法的实时性和准确性;采用设置阈值的方法对初始特征点进行优化,减少匹配时间;在特征点匹配阶段,利用提取特征点中正确匹配点与伪匹配点坐标值差异较大这种特性,对伪匹配点进行去除,最后进行目标识别;实验结果表明,在尺寸大小为80...
作者:郑健红; 鲍官军; 张立彬; 荀一; 陈教料 期刊:《中国图象图形学报》 2019年第12期
目的在视觉引导的工业机器人自动拾取研究中,关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题。特别是金属零件,其表面的反光、随意摆放时相互遮挡等非结构化因素都给抓取区域的识别带来巨大的挑战。因此,本文提出一种结合深度学习和支持向量机的抓取区域识别方法。方法分别提取抓取区域的方向梯度直方图(HOG)和局部二进制模式(LBP)特征,利用主成分分析法(PCA)对融合后的特征进行降维,以此来训练支持向量机(SVM)分类器。通过训练M...
作者:张宏宇; 陶智 期刊:《舰船电子工程》 2019年第12期
随着海上活动的日益频繁,海上目标识别的重要性和必要性已经不言而喻。其中,基于历史航迹大数据的动态航迹活动规律分析在目标识别中具有重要的意义。论文采用改进的隐马尔可夫模型来关联匹配动态航迹和历史航迹,完成目标的初级属性识别。首先,建立历史数据库和数据库索引;其次,检索出与当前动态航迹地理位置上相近的历史航迹,采用隐马尔可夫模型计算动态航迹与历史航迹间的匹配相似概率;最后,根据计算得到的最大匹配概率完成目标...
作者:徐及; 黄兆琼; 李琛; 颜永红 期刊:《信号处理》 2019年第09期
近年来,随着深度学习方法在理论上取得一系列突破性进展,其展现出相对于传统机器学习方法的明显优势。在实际应用方面,深度学习借助其出色的特征学习能力,首先在语音和图像领域取得巨大成功,并迅速引起其他领域研究者们的重点关注。本文对现阶段深度学习在水下目标被动识别领域中的国内外研究进展和应用情况进行梳理总结,包括水下目标被动识别中常用的深度神经网络结构、深度学习对特征提取环节产生的影响以及数据匮乏条件下的建模...
作者:孙清潭; 赵涛; 董纯柱; 陈轩; 任红梅 期刊:《电波科学学报》 2019年第06期
从高分辨一维距离像(high range resolution profile,HRRP)出发,针对HRRP姿态敏感以及锥体目标识别中姿态获取困难的问题,推导分析了散射中心极化比与锥体目标姿态的关联关系,提出了基于散射中心极化比姿态反演的方法:利用散射中心参数估计模型对锥体目标不同极化下的宽带数据进行分析,分别提取其散射中心参数,同时计算散射中心参数的极化比,并与理论的极化比曲线进行匹配,最终获取目标的姿态角.基于球头锥的数值计算与极化特征提...
针对混合现实技术中存在的识别距离过短、识别时间过长等问题,利用深度学习中的YOLO算法在目标检测上有着很快处理速度和很长识别距离的优点,尝试把YOLO算法的优势结合到混合现实技术中,以提高混合现实的工作效率,提出了一种技术方案。通过对混合现实的特征点匹配技术和深度学习的YOLO算法的比较,借助深度学习YOLO算法快速识别和远距离识别的优点来改进混合现实的识别技术,从而使混合现实技术达到减少特征点匹配的时间、增加识别距...
作者:夏朋举 期刊:《中国电子科学研究院学报》 2019年第10期
提出了联合目标区域和阴影的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法。该方法采用椭圆傅里叶描述子描述目标区域和阴影的边界。根据目标区域和阴影的相对位置和大小关系,定义了描述其相对关系的特征矢量。采用稀疏表示分类器对目标区域和阴影的傅里叶描述子以及相对关系矢量分别进行分类,分类的结果利用决策层的线性加权方法进行科学融合。基于融合后的相似度判断目标类别,实现稳健的目标识别。采用MSTAR (Moving...
作者:易诗; 聂焱; 张洋溢; 赵茜茜; 庄依彤 期刊:《红外技术》 2019年第10期
红外热成像图像反应物体温度信息,受环境条件影响较少,对于特定条件下的夜间安防监控、行车辅助、航运、军事侦查等方面具有很强应用价值。近年来使用人工智能对图像中目标检测与识别技术发展突飞猛进,广泛应用于各个领域。本文提出了一种结合红外热成像图像处理技术与人工智能目标识别技术的夜间目标识别方法。实时采集热成像视频进行预处理,增强其对比度与细节,使用基于深度学习技术的最新目标检测框架YOLOv3对采集处理后的热成...
作者:张杜娟 期刊:《国外电子测量技术》 2019年第10期
为了解决当前皮肤病变目标特征微弱和所处背景环境干扰大,导致对病原目标识别能力较弱的问题,提出了基于肤色模型与颜色空间的目标识别算法。首先,根据RGB颜色空间,设计一个肤色图像模型,区分皮肤区域与非皮肤区域;然后,根据HSV颜色空间,建立淡红图像模型,区分疑似目标区域与非目标区域;结合以上两种模型,进行图像与操作,进一步缩小疑似目标区域,提取图像帧颜色特征;最后,建立基于支持向量机的机器学习机制,精准区分正常图像帧与含...
作者:陈宏 期刊:《电子测量与仪器学报》 2019年第09期
针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出结合多视角-多特征的新方法。根据SAR图像的方位角敏感性,基于多视角SAR图像初步设计目标识别算法。同时,针对每一个视角提取不同的特征,从而综合多类特征的优势。采用联合稀疏表示对待识别多视角SAR图像中提取的多特征进行联合表征,根据重构误差对测试样本的目标类别进行决策。基于MSTAR数据集设置了多类测试条件对该方法与若干对比算法进行了同步测试与验证。结果表明了提出方法在标...