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基于模板匹配的快速少纹理目标识别算法 预览
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作者 秦海报 《电子科技》 2019年第1期47-51,共5页
针对传统的基于模板匹配算法通常考虑模板的整体性往往遇到计算性能复杂的问题。文中提出一种基于二进制方向压缩映射和局部特征加权的快速少纹理目标识别方法。根据目标边缘点的量化梯度方向,利用二进制方向压缩映射方法对目标模型进... 针对传统的基于模板匹配算法通常考虑模板的整体性往往遇到计算性能复杂的问题。文中提出一种基于二进制方向压缩映射和局部特征加权的快速少纹理目标识别方法。根据目标边缘点的量化梯度方向,利用二进制方向压缩映射方法对目标模型进行特征描述,快速提取出目标候选位置及其对应的尺度、角度信息;在检测出目标候选位置后,再利用局部特征加权方法建立新的模板特征,对目标候选位置计算新的相似度从而确定目标最终姿态。实验结果表明,文中算法与其他具有代表性的算法相比具有更好的识别率,并且识别时间大幅降低。 展开更多
关键词 少纹理目标 目标识别 模板匹配 目标候选位置 二进制方向压缩映射 局部特征加权
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基于图像处理技术的行人运动轨迹提取方法 预览
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作者 谢玮 成艳英 +1 位作者 陈柯 张玉春 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2019年第1期44-47,共4页
为了实现复杂场景中多运动行人目标的检测和跟踪,采用计算机视觉技术对真实场景下行人运动视频进行处理。利用基于高斯混合模型的背景消减法提取运动目标前景,并通过形态学运算进行目标清晰化处理。采用基于预测的Kalman滤波算法对运动... 为了实现复杂场景中多运动行人目标的检测和跟踪,采用计算机视觉技术对真实场景下行人运动视频进行处理。利用基于高斯混合模型的背景消减法提取运动目标前景,并通过形态学运算进行目标清晰化处理。采用基于预测的Kalman滤波算法对运动目标进行跟踪,并对画面中的人数进行实时统计和更新。输出多运动行人目标的实时坐标和运动轨迹。研究结果表明:本文提出的算法能够快速准确地检测和追踪多运动行人目标,初步提取行人运动轨迹。 展开更多
关键词 目标检测 目标跟踪 轨迹提取 图像处理 人员疏散
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基于智能视频分析的人流量态势感知方法研究 预览
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作者 李敏 杨阳 +4 位作者 王钤 孟博 李凌寒 白入文 杜虹 《信息安全研究》 2019年第6期488-494,共7页
近几年频发的踩踏事故,使得商业领域、交通管制领域和公共安全领域对人流统计和预测的需求逐渐上升.但是当前的人流统计手段往往采用传统的机械式或人力统计方法,不仅效率低,干扰正常的人员行走以及人流速度,还不能满足实时性统计需求.... 近几年频发的踩踏事故,使得商业领域、交通管制领域和公共安全领域对人流统计和预测的需求逐渐上升.但是当前的人流统计手段往往采用传统的机械式或人力统计方法,不仅效率低,干扰正常的人员行走以及人流速度,还不能满足实时性统计需求.提出的方法采用基于深度学习的目标检测和目标追踪算法,能够对人流量进行实时的统计,并且通过标定和坐标转换能够生成人流热力图,方便实时监控.从摄像头数据采集到最终的人流量预测与预警,整个过程形成完整的态势感知系统,功能稳定,满足实时性需求. 展开更多
关键词 人流量统计 态势感知 目标检测 目标追踪 深度学习 视频监控
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基于深度学习目标检测与跟踪技术的研究 预览
4
作者 师燕妮 《电子设计工程》 2019年第6期59-63,共5页
目标的检测与跟踪技术在计算机视觉领域有着广泛的应用,比如在视频监控,无人驾驶,机器人等领域都有着举足轻重的价值。随着深度学习算法与技术的飞速发展,更是带动了该技术在性能、速度等方面取得了质的飞跃。然而随着社会的发展,需求... 目标的检测与跟踪技术在计算机视觉领域有着广泛的应用,比如在视频监控,无人驾驶,机器人等领域都有着举足轻重的价值。随着深度学习算法与技术的飞速发展,更是带动了该技术在性能、速度等方面取得了质的飞跃。然而随着社会的发展,需求的不断提高,我们在研究算法高效性的同时还要考虑算法所训练出的模型在实际应用上的性能与速度。本篇文章主要研究基于深度学习的目标检测与跟踪技术,该技术主要包括一个离线训练的检测模型,一个优化的跟踪器,以及一个学习模块来组成在线跟踪系统。通过研究出一种更快、性能更好的算法以及模型的压缩来达到使其训练出的模型在手机等嵌入式设备上实时运行的目的。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 目标跟踪 模型压缩
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全卷积语义分割与物体检测网络
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作者 肖锋 芮挺 +1 位作者 任桐炜 王东 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期474-482,共9页
目的目前主流物体检测算法需要预先划定默认框,通过对默认框的筛选剔除得到物体框。为了保证足够的召回率,就必须要预设足够密集和多尺度的默认框,这就导致了图像中各个区域被重复检测,造成了极大的计算浪费。提出一种不需要划定默认框... 目的目前主流物体检测算法需要预先划定默认框,通过对默认框的筛选剔除得到物体框。为了保证足够的召回率,就必须要预设足够密集和多尺度的默认框,这就导致了图像中各个区域被重复检测,造成了极大的计算浪费。提出一种不需要划定默认框,实现完全端到端深度学习语义分割及物体检测的多任务深度学习模型(FCDN),使得检测模型能够在保证精度的同时提高检测速度。方法首先分析了被检测物体数量不可预知是目前主流物体检测算法需要预先划定默认框的原因,由于目前深度学习物体检测算法都是由图像分类模型拓展而来,被检测数量的无法预知导致无法设置检测模型的输出,为了保证召回率,必须要对足够密集和多尺度的默认框进行分类识别;物体检测任务需要物体的类别信息以实现对不同类物体的识别,也需要物体的边界信息以实现对各个物体的区分、定位;语义分割提取了丰富的物体类别信息,可以根据语义分割图识别物体的种类,同时采用语义分割的思想,设计模块提取图像中物体的边界关键点,结合语义分割图和边界关键点分布图,从而完成物体的识别和定位。结果为了验证基于语义分割思想的物体检测方法的可行性,训练模型并在VOC(visual object classes)2007 test数据集上进行测试,与目前主流物体检测算法进行性能对比,结果表明,利用新模型可以同时实现语义分割和物体检测任务,在训练样本相同的条件下训练后,其物体检测精度优于经典的物体检测模型;在算法的运行速度上,相比于FCN,减少了8ms,比较接近于YOLO(you only look once)等快速检测算法。结论本文提出了一种新的物体检测思路,不再以图像分类为检测基础,不需要对预设的密集且多尺度的默认框进行分类识别;实验结果表明充分利用语义分割提取的丰富信息,根据语义分割图和边界关键点完� 展开更多
关键词 深度学习 物体检测 语义分割 边界关键点 多任务学习 迁移学习 默认框
基于Kinect的机器人抓取系统研究 预览
6
作者 黄玲涛 王彬 +2 位作者 倪涛 缪海峰 李亚男 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期390-399,共10页
智能抓取搬运机器人能够高效、可靠地完成各种搬运任务,降低工作人员的劳动强度,精准的物体定位是机器人执行搬运任务的基础。本文研究了基于Kinect的机器人抓取系统,可实现物体的类别检测、物体定位及机器人抓取任务。抓取系统由3个子... 智能抓取搬运机器人能够高效、可靠地完成各种搬运任务,降低工作人员的劳动强度,精准的物体定位是机器人执行搬运任务的基础。本文研究了基于Kinect的机器人抓取系统,可实现物体的类别检测、物体定位及机器人抓取任务。抓取系统由3个子系统(物体检测系统、物体定位系统及机器人抓取系统)组成。首先利用Kinect采集的物体图像信息训练单次多盒检测(Single multi-box detection,SSD)模型,然后根据SSD模型对物体的类别进行检测,得到物体在图像中的边框,并获取边框中物体像素坐标和深度,接着通过Kinect相机手眼标定法将像素坐标和深度转换到机器人基坐标系中,实现物体的定位,最后通过机器人逆运动学求解关节角,驱动机器人运动完成抓取搬运任务。对机器人进行了物体的定位和抓取实验,实验结果表明,物体的定位误差较小,物体抓取搬运实验的平均成功率达到97%,满足物体的抓取搬运需求。 展开更多
关键词 机器人 Kinect相机 物体检测 物体抓取 手眼标定
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自适应权值卷积特征的鲁棒目标跟踪算法 预览
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作者 王海军 张圣燕 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期117-123,共7页
针对传统基于固定权值卷积特征的深度学习跟踪算法在部分视频跟踪失败的问题,提出一种新颖的基于响应图和熵函数的评估各卷积神经网络层跟踪性能的方法.该方法能根据评估结果自动调整各层的权值系数;同时引入边界框检测机制,当跟踪响应... 针对传统基于固定权值卷积特征的深度学习跟踪算法在部分视频跟踪失败的问题,提出一种新颖的基于响应图和熵函数的评估各卷积神经网络层跟踪性能的方法.该方法能根据评估结果自动调整各层的权值系数;同时引入边界框检测机制,当跟踪响应最大值小于给定阈值时,采用滑动窗口采样一定数量的边界框,并对边界框进行评估,生成初始建议边界框;最后在初始建议边界框的基础上进行相关滤波跟踪,并给出模型更新策略。将文中算法与其他9种算法在OTB-2013视频数据库上进行跟踪仿真,实验结果表明,所提算法具有较高的中心点距离准确率和跟踪成功覆盖率。 展开更多
关键词 目标跟踪 自适应权值 相关滤波 目标检测
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基于遮掩感知重检测的视觉跟踪算法 预览
8
作者 李中科 万长胜 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期567-572,595共7页
为解决相关滤波一类跟踪器因目标被遮掩等原因引起的跟踪目标丢失问题,提出一种包含遮掩感知和目标重检测机制的相关滤波器改进跟踪方法。采用遮掩感知模块对目标跟踪模块跟踪的结果做遮掩事件评估,在发生遮掩等严重影响跟踪结果的情形... 为解决相关滤波一类跟踪器因目标被遮掩等原因引起的跟踪目标丢失问题,提出一种包含遮掩感知和目标重检测机制的相关滤波器改进跟踪方法。采用遮掩感知模块对目标跟踪模块跟踪的结果做遮掩事件评估,在发生遮掩等严重影响跟踪结果的情形时,采用目标重检测模块重新检测原跟踪目标,该目标重检测采用基于颜色特征的逐像素目标置信积分图来确定备选目标。对跟踪质量不可靠且未重检测到可靠目标的视频帧,不进行跟踪模型的在线更新。实验结果表明,该算法可以有效避免因遮掩等引起的跟踪目标丢失和模型漂移问题,跟踪性能和几个主流的相关滤波类跟踪器相比有明显改善。 展开更多
关键词 相关滤波 目标跟踪 目标重检测 模型漂移 遮掩感知 模板和逐像素融合学习
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遥感卫星明视视频中飞机目标的跟踪算法 预览
9
作者 赵春晖 刘海燕 《沈阳大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期284-290,共7页
针对直接利用CN跟踪算法难以对遥感卫星视频进行跟踪的问题提出了一种利用目标检测实现全自动跟踪的框架.该框架首先利用变化检测的方法提取出目标的运动区域图像,然后由FasterR-CNN算法对该部分图像进行检测,得到运动目标的初始位置后... 针对直接利用CN跟踪算法难以对遥感卫星视频进行跟踪的问题提出了一种利用目标检测实现全自动跟踪的框架.该框架首先利用变化检测的方法提取出目标的运动区域图像,然后由FasterR-CNN算法对该部分图像进行检测,得到运动目标的初始位置后再由CN跟踪算法进行跟踪.针对CN算法一旦跟丢目标就无法重新找回的问题,提出了解决方案.通过循环检测的方式每隔一定帧间隔进行一次检测,从而对丢失目标的位置进行更新.实验结果表明,提出的方法具有较强的鲁棒性,在真实遥感视频数据上具有较好的效果. 展开更多
关键词 遥感卫星视频 全自动跟踪 FasterR-CNN算法 CN跟踪算法 目标检测 目标跟踪
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采用64线激光雷达的实时道路障碍物检测与分类算法的研究 预览
10
作者 娄新雨 王海 +2 位作者 蔡英凤 郑正扬 陈龙 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期779-784,共6页
针对64线激光雷达数据量大,导致无人自主车的障碍物检测实时性差的问题,提出一种兼顾有效性和实时性的目标检测和分类算法。该算法首先通过多特征多层高度地图分离路面、障碍物和悬挂物;然后采用基于动态距离阈值的网格聚类算法对障碍... 针对64线激光雷达数据量大,导致无人自主车的障碍物检测实时性差的问题,提出一种兼顾有效性和实时性的目标检测和分类算法。该算法首先通过多特征多层高度地图分离路面、障碍物和悬挂物;然后采用基于动态距离阈值的网格聚类算法对障碍物进行聚类,并结合相邻两个障碍物的运动状态信息对聚类结果进行修正,提高聚类的准确率;最后使用SVM对障碍物进行检测和分类。实验结果表明:该算法最优识别率达89.77%,耗时约为95ms,在保证检测和分类准确率的基础上,满足无人自主车在道路行驶时检测障碍物的实时性要求,具有显著的工程实用价值。 展开更多
关键词 64线激光雷达 目标检测 目标分类 实时性
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基于改进的Faster R-CNN高压线缆目标检测方法 预览
11
作者 刘召 张黎明 +3 位作者 耿美晓 么军 张金禄 胡益菲 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期627-634,共8页
利用带电作业机器人取代人类的手动作业,可以有效地减少高电压、强电场对人体的危害,大大提高作业的效率。为解决带电作业机器人在复杂背景环境中对线缆目标的智能检测问题,提出基于改进的FasterR-CNN高压线缆目标检测方法。为了提高网... 利用带电作业机器人取代人类的手动作业,可以有效地减少高电压、强电场对人体的危害,大大提高作业的效率。为解决带电作业机器人在复杂背景环境中对线缆目标的智能检测问题,提出基于改进的FasterR-CNN高压线缆目标检测方法。为了提高网络提取图像高级特征的能力,引入跳转连接并调整激活层、卷积层的顺序;然后对候选框生成机制进行改进,提升网络对小目标检测的性能;最后利用ROI池化层提取每个区域的特征,同时完成分类和框回归任务。通过构建高压线缆图像数据集,基于改进的Faster R-CNN模型进行大量实验,最后取得了较好的精度和较快的速度。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 高压线缆 复杂背景 小目标 带电作业 FASTER R-CNN 区域候选
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基于卷积神经网络的道路目标检测算法 预览
12
作者 张庆辉 万晨霞 +1 位作者 秦淑英 卞山峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2052-2058,共7页
针对实际交通场景下道路目标检测时存在检测精度低、检测速度慢以及难以检测小目标的问题,构建一种基于Faster R-CNN的快速、精确道路目标检测算法。该算法包括一个精确目标区域网络(AORN)和一个目标属性学习网络(OALN)。通过引入反卷... 针对实际交通场景下道路目标检测时存在检测精度低、检测速度慢以及难以检测小目标的问题,构建一种基于Faster R-CNN的快速、精确道路目标检测算法。该算法包括一个精确目标区域网络(AORN)和一个目标属性学习网络(OALN)。通过引入反卷积结构,设计AORN网络和OALN网络的损失函数,提高小目标的检测性能,为加快算法的计算速度,AORN和OALN交替优化、联合训练。实验结果表明,其测试的平均准确率较先进的目标检测算法Faster R-CNN 提高了0.15,检测速度提高了3 fps。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 道路图像 目标检测 目标区域网络
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基于高速公路场景的车辆目标跟踪 预览
13
作者 宋焕生 李莹 +3 位作者 杨瑾 云旭 张韫 解熠 《计算机系统应用》 2019年第6期82-88,共7页
车辆目标检测与跟踪是高速公路视频监控系统实时监控获取交通参数的关键步骤.本文提出了一种面向高速公路场景的目标轨迹时序信息结合核相关滤波KCF算法的车辆目标跟踪方法,实现了车辆目标的高精度持续跟踪.该方法首先采用基于深度学习... 车辆目标检测与跟踪是高速公路视频监控系统实时监控获取交通参数的关键步骤.本文提出了一种面向高速公路场景的目标轨迹时序信息结合核相关滤波KCF算法的车辆目标跟踪方法,实现了车辆目标的高精度持续跟踪.该方法首先采用基于深度学习的单目标检测SSD算法,通过建立车辆数据集,实现了适用于高速公路场景的车辆目标的分类与检测.然后,基于目标轨迹时序信息实现目标车辆与轨迹的匹配,并且采用KCF跟踪算法对丢失目标进行预测重定位,从而实现车辆目标轨迹的持续跟踪.实验表明,该跟踪方法精度高,且适应多种不同场景,具有较高的应用价值. 展开更多
关键词 目标跟踪 SSD 目标检测 KCF
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基于小波图像金字塔的工件目标检测与定位研究 预览
14
作者 李增祥 漆志亮 +1 位作者 贾楠 吴建华 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期33-37,共5页
在工业生产线上的产品加工或质量视觉检测的过程中,经常要完成待加工工件的目标图像匹配或产品的视觉定位,为此,提出一种基于小波图像金字塔的相关匹配方法。基于特征的匹配方法如SIFT和HOG特征方法,虽然有很好的匹配精度和稳健性,但其... 在工业生产线上的产品加工或质量视觉检测的过程中,经常要完成待加工工件的目标图像匹配或产品的视觉定位,为此,提出一种基于小波图像金字塔的相关匹配方法。基于特征的匹配方法如SIFT和HOG特征方法,虽然有很好的匹配精度和稳健性,但其计算量相对较大,通常不易满足现场实时应用需求。而提出的基于小波图像金字塔的工件目标检测与定位方法,先从低分辨率图像进行粗匹配,再在高分辨率图像上进行精确匹配,从而在基本不降低匹配精度的前提下,大大提高了匹配速度。多图像的目标检测实验以及在点胶机上的应用实践均表明文中所提算法优于传统基于模型的目标定位和识别方法,能满足更多的现场实时应用要求。 展开更多
关键词 工件目标检测 图像匹配 目标定位 图像金字塔 相关匹配 检测实验
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基于颜色距离与EdgeBoxes候选区域算法 预览
15
作者 王春哲 安军社 +2 位作者 姜秀杰 邢笑雪 崔天舒 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期698-707,共10页
针对EdgeBoxes算法召回率不高的问题,并结合目标的显著性检测,提出了一种基于颜色距离与EdgeBoxes候选区域算法.首先利用结构化边缘检测算子获取图像的边缘特征,并通过边缘点聚合及边缘段相似性策略,获取每个边缘段的权值;其次,在待检... 针对EdgeBoxes算法召回率不高的问题,并结合目标的显著性检测,提出了一种基于颜色距离与EdgeBoxes候选区域算法.首先利用结构化边缘检测算子获取图像的边缘特征,并通过边缘点聚合及边缘段相似性策略,获取每个边缘段的权值;其次,在待检测图像上无重叠采样若干图像块,记作C图像块,并将C图像块向周边延拓像素,获取S图像块;然后,根据颜色直方图,计算两图像块各颜色通道的卡方距离,并赋予合适权重作为该C图像块的显著性得分;最后,统计滑动窗口内边缘段的数量和C图像块数,确定候选区域.在PASCALVOC2007验证集上实验,当交并比取0 5,0.6,0.7,候选区域个数为2000时,与EdgeBoxes相比,所提算法的召回率分别提高了0.46%,0.35%,0.57%.每张图像的运行时间大约为0.43s,这表明,所提算法以牺牲微小计算资源却能够有效改善候选区域质量. 展开更多
关键词 显著性目标 颜色距离 目标检测 候选区域
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基于激光雷达和相机信息融合的目标检测及跟踪 预览
16
作者 常昕 陈晓冬 +2 位作者 张佳琛 汪毅 蔡怀宇 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期85-95,共11页
环境感知系统是智能车辆的重要组成部分,它主要是指依赖于车载传感器对车辆周围环境进行探测。为了保证智能车辆环境感知系统的准确性和稳定性,有必要使用智能车辆车载传感器来检测和跟踪可通行区域的目标。本文提出一种基于激光雷达和... 环境感知系统是智能车辆的重要组成部分,它主要是指依赖于车载传感器对车辆周围环境进行探测。为了保证智能车辆环境感知系统的准确性和稳定性,有必要使用智能车辆车载传感器来检测和跟踪可通行区域的目标。本文提出一种基于激光雷达和摄像机信息融合的目标检测和跟踪算法,采用多传感器信息融合的方式对目标进行检测和跟踪。该算法利用激光雷达点云数据聚类方法检测可通行区域内的物体,并将其投射到图像上,以确定跟踪对象。在确定对象后,该算法利用颜色信息跟踪图像序列中的目标,由于基于图像的目标跟踪算法很容易受到光、阴影、背景干扰的影响,该算法利用激光雷达点云数据在跟踪过程中修正跟踪结果。本文采用KITTI数据集对算法进行验证和测试,结果显示,本文提出的目标检测和跟踪算法的跟踪目标平均区域重叠为83.10%,跟踪成功率为80.57%,与粒子滤波算法相比,平均区域重叠提高了29.47%,跟踪成功率提高了19.96%。 展开更多
关键词 目标检测 目标跟踪 智能车辆 激光点云
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基于深度学习的机器视觉目标检测算法及在票据检测中应用 预览
17
作者 刘桂雄 刘思洋 +1 位作者 吴俊芳 罗文佳 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第5期1-9,共9页
基于深度学习的目标检测是机器视觉应用的重要方面。该文系统总结基于区域候选的目标检测算法、基于回归方法的目标检测算法及其他优化算法的算法思想、网络架构、演进过程、技术指标、应用场景,指出在机器视觉系统应用中,应充分考虑检... 基于深度学习的目标检测是机器视觉应用的重要方面。该文系统总结基于区域候选的目标检测算法、基于回归方法的目标检测算法及其他优化算法的算法思想、网络架构、演进过程、技术指标、应用场景,指出在机器视觉系统应用中,应充分考虑检测对象、检测精度、实时性能要求,结合不同目标检测算法特点,选择最合适的检测算法。最后,面向票据检测需求,分析目标检测算法在票据图像位置检测、防伪特征检测、文本信息检测中的应用。 展开更多
关键词 机器视觉 目标检测 深度学习 卷积神经网络 票据检测
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目标检测算法在乳腺癌病灶的影像学诊断上的应用 预览
18
作者 陈志刚 黄斯彤 《现代计算机》 2019年第20期28-31,37共5页
针对目前基于卷积神经网络的医学影像目标检测算法存在的速度不足以及精确度不够的问题,提出将SSD 目标检测算法用于乳腺癌病灶检测的实验方法。首先对现有的一万余张超声图像数据使用图像翻转、反转、高斯模糊等变换方法进行数据增强,... 针对目前基于卷积神经网络的医学影像目标检测算法存在的速度不足以及精确度不够的问题,提出将SSD 目标检测算法用于乳腺癌病灶检测的实验方法。首先对现有的一万余张超声图像数据使用图像翻转、反转、高斯模糊等变换方法进行数据增强,增加样本多样性供后续网络模型进行训练,提高网络的准确率,增强网络的泛化性,提升分类器性能;下一步将样本数据输入到SSD 网络,均匀地在图片不同位置采用不同的抽样比进行密集抽样,最后利用卷积神经网络提取特征后进行分类回归。性能采用比较不同网络的mAP 来进行度量,SSD 算法的mAP 为85.09%,明显高于其他同类算法。显然基于SSD 的乳腺癌病灶检测具有较高的准确性和有效性,且具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标检测 乳腺癌 病灶检测 超声图像 数据增强
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一种基于激光雷达传感器的行人检测方法 预览
19
作者 韩骁枫 陆建峰 +1 位作者 李祥瑞 赵春霞 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1149-1154,共6页
针对目前基于激光雷达点云的大多数特征不能描述行人目标的形状分布这一问题,本文提出了一种面向地面无人车辆的基于激光雷达传感器的行人检测方法。利用DBSCAN算法所有的非地面激光雷达点云进行聚类,并且提出了一种快速点特征直方图分... 针对目前基于激光雷达点云的大多数特征不能描述行人目标的形状分布这一问题,本文提出了一种面向地面无人车辆的基于激光雷达传感器的行人检测方法。利用DBSCAN算法所有的非地面激光雷达点云进行聚类,并且提出了一种快速点特征直方图分布特征,用于训练支持向量机分类器进行行人的检测。本文在KITTIOBJECT数据库和一辆地面无人车辆上对方法的正确率和有效性进行了实验,结果表明:验证了本文提出的快速点特征直方图特征相比较于其他的激光雷达特征,可以有效提高行人检测的性能,同时能够满足地面无人车辆对行人检测的实时性要求。 展开更多
关键词 行人检测 激光雷达 地面无人车辆 环境理解 无人驾驶 目标检测 支持向量机 快速点特征直方图
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基于改进SSD的实时检测方法
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作者 陈立里 张正道 彭力 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第1期109-115,共7页
卷积神经网络已广泛应用于目标检测领域,然而基于卷积神经网络的方法所需要的计算量大,以至于此类方法难以在计算能力有限的平台上运行。为此提出了一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的快速检测方法,即Faster-SSD,该方法在计... 卷积神经网络已广泛应用于目标检测领域,然而基于卷积神经网络的方法所需要的计算量大,以至于此类方法难以在计算能力有限的平台上运行。为此提出了一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的快速检测方法,即Faster-SSD,该方法在计算量有限的平台上达到了实时检测同时保持高精度。将SSD的基础网络更换为ResNet-34;在生成预测框阶段,先求得满足条件的先验框,再生成对应类别的预测框;提出了一个可变最低阈值来减少计算量;使用在线难例挖掘来去除简单样本。实验结果显示,该方法在NVIDIA Jetson TX2上可以达到14frame/s。 展开更多
关键词 图像处理 深度学习 目标检测 卷积神经网络 实时检测
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