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基于语义分割的双目场景流估计 认领
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作者 陈震 马龙 +3 位作者 张聪炫 黎明 吴俊劼 江少锋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期631-636,共6页
针对现有场景流计算方法在复杂场景、大位移和运动遮挡等情况下易产生运动边缘模糊的问题,提出一种基于语义分割的双目场景流估计方法.首先,根据图像中的语义信息类别,通过深度学习的卷积神经网络模型将图像划分为带有语义标签的区域;... 针对现有场景流计算方法在复杂场景、大位移和运动遮挡等情况下易产生运动边缘模糊的问题,提出一种基于语义分割的双目场景流估计方法.首先,根据图像中的语义信息类别,通过深度学习的卷积神经网络模型将图像划分为带有语义标签的区域;针对不同语义类别的图像区域分别进行运动建模,利用语义知识计算光流信息并通过双目立体匹配的半全局匹配方法计算图像视差信息.然后,对输入图像进行超像素分割,通过最小二乘法耦合光流和视差信息,分别求解每个超像素块的运动参数.最后,在优化能量函数中添加语义分割边界的约束信息,通过更新像素到超像素块的映射关系和超像素块到移动平面的映射关系得到最终的场景流估计结果.采用KITTI 2015标准测试图像序列对本文方法和代表性的场景流计算方法进行对比分析.实验结果表明,本文方法具有较高的精度和鲁棒性,尤其对于复杂场景、运动遮挡和运动边缘模糊的图像具有较好的边缘保护作用. 展开更多
关键词 语义分割 场景流 深度学习 双目立体匹配 最小二乘法 超像素分割 运动遮挡 边缘保护
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基于空间划分法的虚拟输电线路巡视培训平台 认领
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作者 杨冬 金婷婷 《自动化技术与应用》 2020年第9期174-179,共6页
为了提高传统的虚拟输电线路巡视培训平台的培训效率和质量,本文针对常用的场景图法在虚拟平台构建中进行场景分层时的高耗时性和低效率性提出了一种空间划分法,最后对所提的空间划分法进行仿真得到了采用此方法对输电线路场景进行划分... 为了提高传统的虚拟输电线路巡视培训平台的培训效率和质量,本文针对常用的场景图法在虚拟平台构建中进行场景分层时的高耗时性和低效率性提出了一种空间划分法,最后对所提的空间划分法进行仿真得到了采用此方法对输电线路场景进行划分且考虑了电气设备之间的连接关系以及安全距离的场景搭建图和应用实例图,从仿真图中可以看出采用此空间划分法对场景分层的质量有很大的提升。 展开更多
关键词 虚拟 培训平台 场景图法 空间划分法 分割 质量
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面向药品突发事件的应急响应情报体系作用解析--以“山东非法疫苗事件”为例 认领 被引量:1
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作者 朱云霞 《科技情报研究》 2020年第2期76-85,共10页
[目的/意义]在已完成的面向突发事件的情报体系理论框架之上,针对药品突发事件特征,构建药品突发事件应急响应情报体系,有利于药品突发事件的事前预警、事中处理和事后管理。[方法/过程]构建药品突发事件应急响应情报体系的理论模型,采... [目的/意义]在已完成的面向突发事件的情报体系理论框架之上,针对药品突发事件特征,构建药品突发事件应急响应情报体系,有利于药品突发事件的事前预警、事中处理和事后管理。[方法/过程]构建药品突发事件应急响应情报体系的理论模型,采用个案分析法,以“山东非法疫苗事件”作为具体分析案例,对突发事件进行情景切分,选取典型情景对情报体系的作用进行解析。[结论/结果]通过假设对比,构建的药品突发事件应急响应情报体系能够充分利用数据资源,保障信息渠道的畅通,在突发事件的事前、事中和事后阶段均能起到较好的控制和管理作用。 展开更多
关键词 药品突发事件 情报体系 案例研究 情景切分 应急管理
基于深度网络的多模态视频场景分割算法 认领
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作者 苏筱涵 丰洪才 吴诗尧 《武汉理工大学学报:信息与管理工程版》 CAS 2020年第3期246-251,259,共7页
针对视频场景中底层特征与高层语义特征之间存在的“语义鸿沟”及多特征融合等问题,根据视频多模态之间时序关联共生的特性,提出了一种基于深度网络的多模态视频场景分割算法,从每个镜头中提取丰富的底层特征及语义概念特征,将其特征向... 针对视频场景中底层特征与高层语义特征之间存在的“语义鸿沟”及多特征融合等问题,根据视频多模态之间时序关联共生的特性,提出了一种基于深度网络的多模态视频场景分割算法,从每个镜头中提取丰富的底层特征及语义概念特征,将其特征向量串联的整体特征向量作为深度网络的输入并进行嵌入空间学习,通过计算两个镜头整体特征向量之间的距离得到语义相似性的度量值,然后最小化时间段内距离的平方和对镜头进行聚类处理,最终得到语义层面的场景。实验结果表明,该算法在分类精度上具有良好的性能,能对视频场景实现有效分割。 展开更多
关键词 场景分割 多模态 深度网络嵌入 时间约束聚类 语义特征
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Fusing Geometrical and Visual Information via Superpoints for the Semantic Segmentation of 3D Road Scenes 认领
5
作者 Liuyuan Deng Ming Yang +2 位作者 Zhidong Liang Yuesheng He Chunxiang Wang 《清华大学学报:自然科学版(英文版)》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第4期498-507,共10页
This paper addresses the problem of the semantic segmentation of large-scale 3D road scenes by incorporating the complementary advantages of point clouds and images.To make full use of geometrical and visual informati... This paper addresses the problem of the semantic segmentation of large-scale 3D road scenes by incorporating the complementary advantages of point clouds and images.To make full use of geometrical and visual information,this paper extracts 3D geometric features from a point cloud using a deep neural network for 3D semantic segmentation and extracts 2D visual features from images using a Convolutional Neural Network(CNN)for 2D semantic segmentation.In order to bridge the features of the two modalities,this paper uses superpoints as an intermediate representation to connect the 2D features with the 3D features.A superpoint-based pooling method is proposed to fuse the features from the two different modalities for joint learning.To evaluate the approach,the paper generates 3D scenes from the Virtual KITTI dataset.The results of the experiments demonstrate that the proposed approach is capable of segmenting large-scale 3D road scenes based on the compact and semantically homogeneous superpoints,and that it achieves considerable improvements over the 2D image and 3D point cloud semantic segmentation methods. 展开更多
关键词 SCENE understanding point cloud SEMANTIC segmentation MULTI-MODAL information fusion deep learning
域自适应城市场景语义分割 认领
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作者 张桂梅 潘国峰 刘建新 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期913-925,共13页
目的 域自适应分割网(AdaptSegNet)在城市场景语义分割中可获得较好的效果,但是该方法直接采用存在较大域差异(domain gap)的源域数据集GTA(grand theft auto)5与目标域数据集Cityscapes进行对抗训练,并且在网络的不同特征层间的对抗学... 目的 域自适应分割网(AdaptSegNet)在城市场景语义分割中可获得较好的效果,但是该方法直接采用存在较大域差异(domain gap)的源域数据集GTA(grand theft auto)5与目标域数据集Cityscapes进行对抗训练,并且在网络的不同特征层间的对抗学习中使用固定的学习率,所以分割精度仍有待提高.针对上述问题,提出了一种新的域自适应的城市场景语义分割方法.方法 采用SG-GAN (semantic-aware grad-generative adversarial network(GAN))方法对虚拟数据集GTA5进行预处理,生成新的数据集SG-GTA5,其在灰度、结构以及边缘等信息上都更加接近现实场景Cityscapes,并用新生成的数据集代替原来的GTA5数据集作为网络的输入.针对AdaptSegNet加入的固定学习率问题,在网络的不同特征层引入自适应的学习率进行对抗学习,通过该学习率自适应地调整不同特征层的损失值,达到动态更新网络参数的目标.同时,在对抗网络的判别器中增加一层卷积层,以增强网络的判别能力.结果 在真实场景数据集Cityscapes上进行验证,并与相关的域自适应分割模型进行对比,结果表明:提出的网络模型能更好地分割出城市交通场景中较复杂的物体,对于sidewalk、wall、pole、car、sky的平均交并比(meanintersection over union,mIoU)分别提高了9.6%、5.9%、4.9%、5.5%、4.8%.结论 提出方法降低了源域和目标域数据集之间的域差异,减少了训练过程中的对抗损失值,规避了网络在反向传播训练过程中出现的梯度爆炸问题,从而有效地提高了网络模型的分割精度;同时提出基于该自适应的学习率进一步提升模型的分割性能;在模型的判别器网络中新添加一个卷积层,能学习到图像的更多高层语义信息,有效地缓解了类漂移的问题. 展开更多
关键词 城市场景 语义分割 生成对抗网络 域自适应 自适应学习率
基于人工智能的智慧媒资典型应用与实践 认领
7
作者 安永录 《广播与电视技术》 2020年第9期46-50,共5页
电视台媒体资产管理系统是一直以馆藏型资料库存在,通常情况下媒体资产的应用效率极其低下。为了提高媒资素材的使用效率及历史资料创造新价值与效率,可以应用了人智工智能技术,打造了一套智慧型媒资,让馆藏型媒资库华丽转身,为其融媒... 电视台媒体资产管理系统是一直以馆藏型资料库存在,通常情况下媒体资产的应用效率极其低下。为了提高媒资素材的使用效率及历史资料创造新价值与效率,可以应用了人智工智能技术,打造了一套智慧型媒资,让馆藏型媒资库华丽转身,为其融媒体的发展提供重要的资源支撑。本文介绍了如何使用人工智能技术,在传统媒资的资源入库、资源编目、场景切分及智能检索等方面为媒体资产赋予新的活力,提升传统媒资的在业务生产过程中的作用。并且经过实践验证,在人脸识别、语音识别、OCR字幕识别等方面,已经达到目前智慧媒资的先进水平,最终也达到了应用要求,也为广电业务生产及智慧资源应用提供参考。 展开更多
关键词 智慧媒资 场影切分 人物识别 智能编目
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基于深度学习的场景分割算法研究综述 认领
8
作者 张蕊 李锦涛 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期859-875,共17页
场景分割的目标是判断场景图像中每个像素的类别.场景分割是计算机视觉领域重要的基本问题之一,对场景图像的分析和理解具有重要意义,同时在自动驾驶、视频监控、增强现实等诸多领域具有广泛的应用价值.近年来,基于深度学习的场景分割... 场景分割的目标是判断场景图像中每个像素的类别.场景分割是计算机视觉领域重要的基本问题之一,对场景图像的分析和理解具有重要意义,同时在自动驾驶、视频监控、增强现实等诸多领域具有广泛的应用价值.近年来,基于深度学习的场景分割技术取得了突破性进展,与传统场景分割算法相比获得分割精度的大幅度提升.首先分析和描述场景分割问题面临的3个主要难点:分割粒度细、尺度变化多样、空间相关性强;其次着重介绍了目前大部分基于深度学习的场景分割算法采用的“卷积反卷积”结构;在此基础上,对近年来出现的基于深度学习的场景分割算法进行梳理,介绍针对场景分割问题的3个主要难点,分别提出基于高分辨率语义特征图、基于多尺度信息和基于空间上下文等场景分割算法;简要介绍常用的场景分割公开数据集;最后对基于深度学习的场景分割算法的研究前景进行总结和展望. 展开更多
关键词 场景分割 图像分割 深度学习 神经网络 全卷积网络
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融合ASPP-Attention和上下文的复杂场景语义分割 认领
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作者 杨鑫 于重重 +1 位作者 王鑫 陈秀新 《计算机仿真》 北大核心 2020年第9期204-208,230,共6页
现有模型主要有两种方法提高复杂场景语义分割精度,一是考虑像素之间的空间关系,二是扩大感受野。前者常采用条件随机场但会产生高额计算量,后者常采用金字塔分辨率方法但在上下文表示方面依旧不够明确。针对复杂场景下的语义分割问题,... 现有模型主要有两种方法提高复杂场景语义分割精度,一是考虑像素之间的空间关系,二是扩大感受野。前者常采用条件随机场但会产生高额计算量,后者常采用金字塔分辨率方法但在上下文表示方面依旧不够明确。针对复杂场景下的语义分割问题,提出Fusion ASPP-Attention and Context Semantic for Segmentation Generative Adversarial Networks(ACSSGAN)算法。生成式对抗网络自主学习数据之间的分布规律,可以解决忽略像素之间的空间关系问题。引入Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP)结构的Self-Attention机制,实现多尺度特征提取来增加前景目标特征的权重。设计了Context Semantic En⁃coding模块,将高层语义信息与低层语义信息融合引入空间上下文。基于提出的ACSSGAN,在PASCAL VOC 2012上获得了90.0%的测试性能,同时在恐怖主义图像场景理解也取得了44.8%的测试性能。实验结果证明本文所提方法具有可行性。 展开更多
关键词 复杂场景 语义分割 生成式对抗网络 空间上下文
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基于VRML/X3D技术的室内景观虚拟设计 认领 被引量:1
10
作者 梁宇鸣 杨飞 《现代电子技术》 北大核心 2019年第17期159-162,167共5页
针对采用APICloud法虚拟设计室内景观时,采用云端一体技术对整体室内环境进行建模,虚拟设计出的室内景观结果沉浸感低,文中采用VRML/X3D 技术对室内景观进行虚拟设计。软件采用B/S的表示层、业务逻辑层和数据访问层框架结构,通过场景分... 针对采用APICloud法虚拟设计室内景观时,采用云端一体技术对整体室内环境进行建模,虚拟设计出的室内景观结果沉浸感低,文中采用VRML/X3D 技术对室内景观进行虚拟设计。软件采用B/S的表示层、业务逻辑层和数据访问层框架结构,通过场景分割方法将整体室内场景分割为多个基础场景与实体,采用VRML和X3D数据库驱动的动态建模功能建立不同基础场景以及整体室内场景模板;在此基础上采用VRML代码生成室内景观虚拟场景,室内墙体颜色更换、地面和墙体虚拟映射的实现增强了室内景观的虚拟设计效果。实验结果表明,采用该方法对不同室内景观虚拟设计后,室内空间利用率高且用户对室内景观的沉浸感较强,室内景观虚拟效果的满意度高。 展开更多
关键词 室内景观设计 虚拟设计 VRML/X3D技术 场景分割 环境建模 场景模板
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基于深度学习的自适应场景路面提取方法 认领
11
作者 丁泽亮 胡宇辉 +2 位作者 龚建伟 熊光明 吕超 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1133-1137,共5页
为满足无人驾驶车辆对越野环境的适应能力,提高无人驾驶车辆对环境的理解能力,必须对环境感知层面提出更高的要求.而环境感知中最为关键的一点就是车道线提取或者路面提取.与城市环境下的结构化道路相比,越野环境下的路面提取更加复杂.... 为满足无人驾驶车辆对越野环境的适应能力,提高无人驾驶车辆对环境的理解能力,必须对环境感知层面提出更高的要求.而环境感知中最为关键的一点就是车道线提取或者路面提取.与城市环境下的结构化道路相比,越野环境下的路面提取更加复杂.综合对多种越野场景展开研究,提出了一种能够自适应场景变化的路面分割方法.文中在越野环境下采集了大量的数据,并且制作了相应的数据集;应用深度学习技术对这些场景进行识别;应用语义分割算法对不同场景下的路面进行分割;最后统一了整个算法模块,给出测试结果. 展开更多
关键词 越野场景 深度学习 场景识别 图像语义分割
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基于物体间支撑语义关系的室内场景彩色深度图像分割 认领 被引量:1
12
作者 陈昊天 郑阳 +2 位作者 张钰桐 孙凤池 黄亚楼 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期579-588,共10页
场景理解是智能自主机器人领域的一个重要研究方向,而图像分割是场景理解的基础.但是,不完备的训练数据集,以及真实环境中的罕见情形,会导致在图像分割时存在先验知识不完备的情况,进而影响图像分割的效果.因此,提出在彩色深度(RGB-D)... 场景理解是智能自主机器人领域的一个重要研究方向,而图像分割是场景理解的基础.但是,不完备的训练数据集,以及真实环境中的罕见情形,会导致在图像分割时存在先验知识不完备的情况,进而影响图像分割的效果.因此,提出在彩色深度(RGB-D)图像上使用抽象的支撑语义关系来解决多样的物体形态所面对的先验知识不完备问题.在先验知识不完备情况下,针对自底向上的图像分割过程中被过度分割出的物体块,首先对物体块间的支撑语义关系进行建模并计算其支撑概率,然后构造能够度量场景总体稳定性的能量函数,最后通过Swendsen-Wang割(SWC)随机图分割算法最小化该能量函数的值,将物体块间的支撑概率转化为强支撑语义关系并完成物体块合并,实现先验知识不完备情况下的图像分割.实验结果证明,结合支撑语义关系的图像分割能够在先验知识不完备的情况下,将同一物体被过度分割的部分重新合并起来,从而提升了图像分割的准确性. 展开更多
关键词 自主机器人 场景理解 图像分割 先验知识 支撑语义关系
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三维点云场景数据获取及其场景理解关键技术综述 认领 被引量:1
13
作者 李勇 佟国峰 +3 位作者 杨景超 张立强 彭浩 高华帅 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第4期21-34,共14页
场景理解是信息科学里的重要研究内容,而三维(3D)数据相比于二维(2D)数据有着众多优势。目前点云的获取有多种方式,且不同获取方式的点云具有不同的特点,此外,基于点云的3D场景理解中的关键技术研究还没有完整、系统的综述。为此,总结... 场景理解是信息科学里的重要研究内容,而三维(3D)数据相比于二维(2D)数据有着众多优势。目前点云的获取有多种方式,且不同获取方式的点云具有不同的特点,此外,基于点云的3D场景理解中的关键技术研究还没有完整、系统的综述。为此,总结了不同方式的点云获取方法,并对不同的点云数据及相关数据库进行对比分析。基于目前3D场景理解的研究进展,针对3D场景理解中的点云滤波、特征提取与点云分割和点云语义分割等技术进行了对比分析与总结。通过对近些年国内外文献的结论进行梳理,凝练出3D场景理解关键技术中存在的问题,并对3D场景理解问题的发展趋势做了展望。基于点云的3D场景理解因其数据的丰富性而被广泛应用在众多领域中,但是目前基于3D点云的场景理解效果,尤其是针对具有颜色信息的激光点云的场景理解,还有众多内容有待深入研究。 展开更多
关键词 机器视觉 三维点云 场景理解 语义分割
基于特征地图的改进回环检测算法 认领
14
作者 徐彬彬 刘鹏远 张峻宁 《兵工自动化》 2019年第9期82-86,共5页
为提高移动机器人回环检测模块的准确率和实时性,提出一种基于特征地图的改进回环检测算法。在传统模型的基础上,对关键帧的特征点进行筛选,选取高效特征点构建特征地图,利用视觉字典树对特征地图和关键帧进行场景描述;对词袋模型进行改... 为提高移动机器人回环检测模块的准确率和实时性,提出一种基于特征地图的改进回环检测算法。在传统模型的基础上,对关键帧的特征点进行筛选,选取高效特征点构建特征地图,利用视觉字典树对特征地图和关键帧进行场景描述;对词袋模型进行改进,将场景分割用在图像信息的提取和特征聚类上;建立基于分层K++均值的视觉字典树,得到改进的基于分层金字塔TF-IDF(term frequency inverse document frequency)的匹配方法。实验结果证明:相比FAB-MAP(fast appearance-based mapping)和RGB-D SLAM v2,改进算法在特征点规模、实时性、召回率方面性能更优。 展开更多
关键词 回环检测 特征地图 场景分割 视觉字典树 TF-IDF
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一种低成本的机器人室内可通行区域建模方法 认领
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作者 张釜恺 芮挺 +1 位作者 何雷 杨成松 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2470-2478,共9页
基于单目视觉的同步定位与建图(SLAM)是机器人领域中的一项热门技术。然而,在场景建图方面,由于其计算量较大,各主流方法还无法在低运算能力的平台上实现实时的场景建模。针对室内环境与小型机器人的特定情况,提出了一种新的可通行区域... 基于单目视觉的同步定位与建图(SLAM)是机器人领域中的一项热门技术。然而,在场景建图方面,由于其计算量较大,各主流方法还无法在低运算能力的平台上实现实时的场景建模。针对室内环境与小型机器人的特定情况,提出了一种新的可通行区域建模方法。该方法建立在单目特征点SLAM的基础上,通过HSV色彩空间内的图像自适应阈值分割获取地面分割图像,并与SLAM生成的稀疏点云进行交叉比对,进而获取地平面与准确的地面分割区域,再将地面分割区域反投影到地平面上,获取地面的稠密建模。在室内场景的实验中,所提方法的平均运算速度能达到21帧/s,速度约为ORB-SLAM的70%,能够满足移动平台的实时性要求。对于地平面位置的还原平均误差为5.8%,地面上道路宽度的建模误差在3.5%~12.8%。 展开更多
关键词 单目同步定位与建图 室内场景 可通行区域 地面建模 图像分割
基于改进空洞卷积神经网络的丘陵山区田间道路场景识别 认领 被引量:4
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作者 李云伍 徐俊杰 +1 位作者 刘得雄 于尧 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期150-159,共10页
基于机器视觉的自主导航是智能农业机械的主要导航方式之一。丘陵山区复杂的田间道路场景,使得智能农机在田间道路上的自主导航与避障存在较大的困难。该文根据丘陵山区田间道路图像特征,将田间道路场景对象分为背景、道路、行人、植被... 基于机器视觉的自主导航是智能农业机械的主要导航方式之一。丘陵山区复杂的田间道路场景,使得智能农机在田间道路上的自主导航与避障存在较大的困难。该文根据丘陵山区田间道路图像特征,将田间道路场景对象分为背景、道路、行人、植被、天空、建筑、牲畜、障碍、水塘、土壤和杆等11类,构建了基于空洞卷积神经网络的田间道路场景图像语义分割模型。该模型包括前端模块和上下文模块,前端模块为VGG-16融合空洞卷积的改进结构,上下文模块为不同膨胀系数空洞卷积层的级联,采用两阶段训练方法进行训练。利用CAFFE深度学习框架将改进的网络模型与经典的FCN-8s网络模型进行了对比测试,并进行了道路阴影的适应性测试。语义分割测试结果表明:Front-end+Large网络的统计像素准确率、类别平均准确率以及平均区域重合度都最高,而FCN-8s网络最低;Front-end+Large网络在无阴影道路训练集和有阴影道路训练集上的平均区域重合度分别为73.4%和73.2%,对阴影干扰有良好的适应性。该文实现了丘陵山区田间道路场景像素级的预测,能为智能农业机械在田间道路上基于机器视觉的自主导航和避障奠定基础。 展开更多
关键词 农机 导航 机器视觉 田间道路 场景识别 语义分割 空洞卷积神经网络
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基于单幅RGB-D扫描数据的室内场景解析 认领
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作者 孙瑜亮 缪永伟 +1 位作者 于莉洁 Renato Pajarola 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1046-1054,共9页
随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理... 随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理,自动检测场景中的墙面、天花板、地板等结构,并对点云进行降采样和离群点滤波处理;然后利用几何基元对剩余点云进行抽象,通过几何基元的组合来鲁棒地表示室内物体和部件,有效地减少大规模扫描数据处理的计算量;最后根据每个基元的几何和颜色特征描述符以及基元之间的几何关系,采用基于图的分割算法对基元进行组合实现室内场景物体的自动分割和提取.实验结果表明,该方法可以有效、鲁棒地抽象并分割杂乱的室内场景. 展开更多
关键词 场景建模 室内场景 基元提取 场景分割 RGB-D扫描数据
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基于端到端学习机制的高速公路行驶轨迹曲率预测 认领
18
作者 焦新宇 杨殿阁 +3 位作者 江昆 曹重 谢诗超 王思佳 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期1494-1499,共6页
本文中基于端到端学习机制进行了高速公路场景下的车辆行驶轨迹预测。首先,为量化表达行驶轨迹,并对预测结果进行合理评价,建立了行车轨迹曲率预测模型与评价体系。然后,针对端到端的行驶轨迹曲率预测训练集中驾驶员行为决策的不确定性... 本文中基于端到端学习机制进行了高速公路场景下的车辆行驶轨迹预测。首先,为量化表达行驶轨迹,并对预测结果进行合理评价,建立了行车轨迹曲率预测模型与评价体系。然后,针对端到端的行驶轨迹曲率预测训练集中驾驶员行为决策的不确定性导致性能不佳的问题,采用场景切分和特征预提取的方法进行优化和实车试验验证。结果表明,该方法提高了高速公路行驶轨迹预测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 智能汽车 端到端学习机制 轨迹预测 场景切分 特征预提取
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基于深度学习的场景文字检测研究进展 认领 被引量:1
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作者 余若男 黄定江 董启文 《华东师范大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1-16,共16页
在大数据驱动应用的背景下,随着计算机硬件性能的提高,基于深度学习的目标检测和图像分割算法冲破了传统算法的瓶颈,成为当前计算机视觉领域的主流算法.而场景文字检测任务受到目标检测和图像分割算法发展的影响,近年来也有了极大的突破... 在大数据驱动应用的背景下,随着计算机硬件性能的提高,基于深度学习的目标检测和图像分割算法冲破了传统算法的瓶颈,成为当前计算机视觉领域的主流算法.而场景文字检测任务受到目标检测和图像分割算法发展的影响,近年来也有了极大的突破.这篇综述的目的主要有3个方面:介绍近5年场景文字检测工作进展;比较分析先进算法的优点及不足;总结该领域相关的基准数据集和评价方法. 展开更多
关键词 文字检测 深度学习 自然场景 目标检测 图像分割
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基于卷积神经网络的交通场景语义分割方法研究 认领 被引量:8
20
作者 李琳辉 钱波 +2 位作者 连静 郑伟娜 周雅夫 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期123-130,共8页
为提高交通场景的语义分割精度,提出一种基于RGB-D图像和卷积神经网络的分割方法。首先,基于半全局立体匹配算法获取视差图D,并将其与RGB图像融合成四通道RGB-D图像,以建立样本库;其次,对于2种不同结构的卷积神经网络,分别采用2种不同... 为提高交通场景的语义分割精度,提出一种基于RGB-D图像和卷积神经网络的分割方法。首先,基于半全局立体匹配算法获取视差图D,并将其与RGB图像融合成四通道RGB-D图像,以建立样本库;其次,对于2种不同结构的卷积神经网络,分别采用2种不同的学习率调整策略对网络进行训练;最后,对训练得到的网络进行测试及对比分析。实验结果表明,基于RGB-D图像的交通场景语义分割算法得到的分割精度高于基于RGB图像的分割算法。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 交通场景 语义分割 视差图
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