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基于机器视觉的PDF学术文献结构识别 预览
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作者 于丰畅 陆伟 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期384-390,共7页
PDF格式在电子学术文献出版发行领域占有极其重要的地位,但因其复杂的技术规则,使得PDF无法直接被机器阅读,给针对学术文献的研究工作造成了诸多不便。本文提出了一种基于机器视觉的PDF文档结构识别方法,该方法针对常见的PDF学术论文,将... PDF格式在电子学术文献出版发行领域占有极其重要的地位,但因其复杂的技术规则,使得PDF无法直接被机器阅读,给针对学术文献的研究工作造成了诸多不便。本文提出了一种基于机器视觉的PDF文档结构识别方法,该方法针对常见的PDF学术论文,将PDF文件中的视觉对象和文本对象进行映射,获得内容对象的几何属性和文本属性,并辅以启发式算法对内容对象进行类型判断,得到PDF文档的物理结构和逻辑结构。该方法以直观的方式克服了其他PDF解析方法需要大量人工特征构建或大规模语料训练、难以识别公式表格等缺点,并成功地对ACL(Associationfor Computational Linguistics)的论文集进行了结构识别和全文抽取。 展开更多
关键词 PDF 学术文献 机器视觉 结构识别
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基于卷积神经网络的主变压器外观缺陷检测方法 预览
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作者 位一鸣 童力 +1 位作者 罗麟 杨珊 《浙江电力》 2019年第4期61-68,共8页
主变压器是变电站中最重要的电气设备之一,其运行状况直接影响所连区域电网的安全可靠运行。为全面提升主变压器外观缺陷检出效率,提出了一种基于CNN(卷积神经网络)算法的主变压器外观缺陷机器视觉识别检测方法。针对海量设备图像,该方... 主变压器是变电站中最重要的电气设备之一,其运行状况直接影响所连区域电网的安全可靠运行。为全面提升主变压器外观缺陷检出效率,提出了一种基于CNN(卷积神经网络)算法的主变压器外观缺陷机器视觉识别检测方法。针对海量设备图像,该方法中的SSD算法模块能够准确提取目标设备(主变压器), CNN算法模块可对图像中所含缺陷信息进行解析。为了提升检测方法的准确性,针对检测算法负样本不足的问题,利用VGG-Net的图像迁移算法对主变压器缺陷样本进行扩充,以提升整个算法模型的泛化能力。最后,利用实际运维检修工作中采集整理的主变压器图像样本集进行算法验证,结果表明该方法能较准确地识别出变压器外观缺陷,具有较高的有效性和可行性。 展开更多
关键词 主变压器 外观缺陷 机器视觉 目标检测 风格迁移
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基于无人机视觉的储罐表面缺陷检测方法 预览
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作者 舒威 杨贤昭 +2 位作者 杨艳华 吕琼 张雄 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2019年第8期799-807,共9页
为了保证大型储罐的正常运行,必须对储罐表面进行定期检查。现有方法通常采用攀附罐体表面的机械设备,借助涡流或漏磁进行缺陷检测,存在安全隐患和损害罐体和等问题。本文提出一种基于无人机视觉的缺陷检测方法,无人机携带相机按规划路... 为了保证大型储罐的正常运行,必须对储罐表面进行定期检查。现有方法通常采用攀附罐体表面的机械设备,借助涡流或漏磁进行缺陷检测,存在安全隐患和损害罐体和等问题。本文提出一种基于无人机视觉的缺陷检测方法,无人机携带相机按规划路径环绕罐体飞行以采集储罐表面图像,通过图像处理算法在线判断储罐表面是否存在缺陷。由于储罐表面的缺陷具有视觉显著性的特征,本文采用简化的Itti视觉显著性算法对缺陷图的显著区域进行提取从而分割出缺陷区域。为了解决非缺陷图像可能出现的误判问题,本文基于图像颜色通道求取显著区域的统计均值,设定阈值后降低了误判率。基于室内模拟储罐的实验结果表明,本文提出的缺陷检测方法具有良好的实时性和准确性。 展开更多
关键词 无人机 机器视觉 储罐表面 缺陷检测 视觉显著性
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面向变电站视频监控终端的目标检测方法及其优化 预览
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作者 吴晖 李铭钧 +2 位作者 杨英仪 吴昊 孙强 《广东电力》 2019年第9期62-68,共7页
变电站视频监控目标检测中,海量高清视频数据传输会对网络带宽、延迟等提出极高的要求,而传统处理方法在应用中存在诸多难以克服的问题,为此提出了一种面向边缘端优化的深度卷积神经网络目标检测方法。首先在粗粒度检测方面利用在线困... 变电站视频监控目标检测中,海量高清视频数据传输会对网络带宽、延迟等提出极高的要求,而传统处理方法在应用中存在诸多难以克服的问题,为此提出了一种面向边缘端优化的深度卷积神经网络目标检测方法。首先在粗粒度检测方面利用在线困难实例挖掘(online hard example mining,OHEM)方法和损失函数改进优化模型性能,并借助标签平滑方法防止过拟合;其次采用主干网络替换和剪枝方法实现模型压缩,保持算法推理实时性;最后从细粒度分类方面对所采用的SmallerVGGNet进行网络裁剪修改和多标签分类,确保算法在低功耗前端的轻量化运行。实验结果表明:该方法在粗粒度检测方面相比较于传统算法性能优越,推理速度达到了前端应用的实时性要求,在细粒度分类上也达到了变电站场景下具备不同属性目标的准确分类要求。 展开更多
关键词 变电站 视频监控 计算机视觉 目标检测 深度学习 卷积神经网络 优化
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基于PCA的神经网络手写数字识别方法研究 预览
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作者 魏爽 《数字技术与应用》 2019年第1期58-59,共2页
手写数字识别是计算机视觉和模式识别的一个重要研究方向。该领域的研究有了很大的进步,但是仍有待改进之处。文章提出了一个基于主成分分析的单隐层神经网络分类器,该分类器通过主成分分析减少了特征向量的维度,在保证识别准确率的情... 手写数字识别是计算机视觉和模式识别的一个重要研究方向。该领域的研究有了很大的进步,但是仍有待改进之处。文章提出了一个基于主成分分析的单隐层神经网络分类器,该分类器通过主成分分析减少了特征向量的维度,在保证识别准确率的情况下减少了计算量,提高了分类器性能。使用MNIST数据集对分类器进行训练,并验证了其性能。 展开更多
关键词 手写数字识别 神经网络 主成分分析 模式识别 计算机视觉
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浅谈人工智能与现代网络技术相结合 的发展应用 预览
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作者 赵园丁 《办公自动化》 2019年第9期27-28,共2页
随着各行各业对计算机网络技术要求的逐渐提升,与人工智能相结合已经成为现代网络技术的发展方向.通过人工智能,能够使计算机模拟人类大脑解决问题,从而节省大量人力、物力,满足用户要求的同时,促进社会各行业的快速发展.
关键词 人工智能 计算机视觉 机器学习
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基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究 预览
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作者 刘鹏 吴瑞梅 +5 位作者 杨普香 李文金 文建萍 童阳 胡潇 艾施荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期193-198,共6页
为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷,利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象,依据专家感官审评结果,将茶样分成4个等级;采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理,并提取预处理后的茶样图像的颜... 为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷,利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象,依据专家感官审评结果,将茶样分成4个等级;采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理,并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征,利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序;筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型,并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明:色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大,且与感官审评特征描述结果相一致;当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时,建立的模型性能最优,模型总体判别率为95.75%,Kappa系数为0.933,OOB误差为5%,较SVM模型分别提高了3.5%,0.066,优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明:利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型,模型性能就能达到很好的识别效果,模型得到简化,同时模型精度和稳定性都高于其他方法。 展开更多
关键词 计算机视觉 茶叶品质 感官审评 随机森林 支持向量机
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园林自动喷药机器人杂草识别与导航方法探究 预览
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作者 秦富贞 曹爱霞 《农机化研究》 北大核心 2019年第10期234-237,共4页
园林杂草与景观植物伴随生长,在防控不力的情况下能够很快发展为优势种群,引起自然景观早衰和退化。喷洒除草剂是清除园林杂草的有效方法,但会威胁操作人员的健康。喷药机器人若要准确、高效地完成喷药作业,则必须具备精准喷药和自主导... 园林杂草与景观植物伴随生长,在防控不力的情况下能够很快发展为优势种群,引起自然景观早衰和退化。喷洒除草剂是清除园林杂草的有效方法,但会威胁操作人员的健康。喷药机器人若要准确、高效地完成喷药作业,则必须具备精准喷药和自主导航的功能。为此,将计算机视觉应用在园林喷药机器人上,根据颜色和形状特征识别杂草,根据颜色特征识别路径并规划获得行走路线。试验中,喷药机器人对园林杂草具有较高的识别精度,实际行走路线与规划的路线基本吻合,能够实现精准喷药和自主导航;机器人处理单幅图像仅耗时0.1s,可以满足实际作业的需求。 展开更多
关键词 园林 喷药机器人 计算机视觉 杂草识别 导航
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基于深度学习的实时场景小脸检测方法 预览
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作者 叶锋 赵兴文 +1 位作者 宫恩来 杭丽君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期162-168,共7页
实时场景下的小脸检测存在检出率低而且回归精度差的问题。通过融合更底层特征进行多尺度级联预测。根据实时场景下的人脸特点生成不同大小和比例的预测框以更好地适应人脸形状。在预测阶段提出了基于IOU判别的soft and hard nms算法,... 实时场景下的小脸检测存在检出率低而且回归精度差的问题。通过融合更底层特征进行多尺度级联预测。根据实时场景下的人脸特点生成不同大小和比例的预测框以更好地适应人脸形状。在预测阶段提出了基于IOU判别的soft and hard nms算法,对冗余预测框进行抑制,设置两个阈值将网络生成的预测框划分为低中高三段,对不同段的预测框采取不同的处理以达到精准筛选的目的。最优架构可在两张NVIDIA GTX 1080显卡下的实时视频检测和摄像头检测中获得45f/s的速度,并且在Wider Face总体验证集上取得82.6%的平均精度。 展开更多
关键词 深度学习 小脸检测 实时检测 计算机视觉
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基于树莓派与计算机视觉的家庭火灾报警系统的设计与研究
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作者 汪乐章 林娴 +1 位作者 唐伊文 张国平 《电子测量技术》 2019年第8期83-87,共5页
当前火焰识别技术发展较快,多从动态与静态特征对火焰进行识别与分割,但识别误差仍然很大,同时火焰识别算法对硬件的高依赖性导致其难以适用于居民住宅。为解决这些问题,本文以树莓派3B开发板作为硬件基础设施,结合数字图像处理技术,设... 当前火焰识别技术发展较快,多从动态与静态特征对火焰进行识别与分割,但识别误差仍然很大,同时火焰识别算法对硬件的高依赖性导致其难以适用于居民住宅。为解决这些问题,本文以树莓派3B开发板作为硬件基础设施,结合数字图像处理技术,设计出一种基于树莓派与计算机视觉的家庭火灾报警系统。首先使用传统火焰识别算法对火焰区域进行分割,并结合SVM算法对火焰进行识别与分类,准确率达到了97%,最后做出决策,判断是否向居民发出预警信息。系统可扩展性强,且成本较低,可普遍适用于居民住宅。 展开更多
关键词 火焰识别 树莓派 计算机视觉 SVM算法
基于改进卷积神经网络的单幅图像物体重建方法 预览
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作者 张玉麒 陈加 +3 位作者 叶立志 田元 夏丹 陈亚松 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第6期190-195,共6页
为了提高基于图像的三维重建的重建效果,基于深度学习的方法已经成为近年来研究的重点。针对目前存在的方法中特征提取效果差、重建细节缺失且计算量巨大的问题,提出一种改进卷积神经网络的单个物体重建方法。通过加入改进的Inception r... 为了提高基于图像的三维重建的重建效果,基于深度学习的方法已经成为近年来研究的重点。针对目前存在的方法中特征提取效果差、重建细节缺失且计算量巨大的问题,提出一种改进卷积神经网络的单个物体重建方法。通过加入改进的Inception resnet模块来提升网络的特征提取能力,采用多种网络结构提取多特征,通过多特征依次输入3D-LSTM模块中以增强单幅图像的重建效果。实验结果表明,该方法不仅能够得到更好的重建效果,重建出更多的细节,同时在训练中花费更少的时间。 展开更多
关键词 卷积神经网络 三维重建 单幅图像 计算机视觉
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基于计算机视觉的棉铃虫成虫雌雄自动判别研究 预览
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作者 张红涛 刘迦南 +1 位作者 谭联 许帅涛 《环境昆虫学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期908-913,共6页
棉铃虫Helicoverpa armigera(Hübner)是棉花作物的主要寄主害虫,其性别的自动准确判别对区域性比、种群数量等方面的预测预报具有重要意义。本文通过CCD设备获取雌雄成虫的原始彩色图像,运用数学形态学和自适应图像增强法进行滤波... 棉铃虫Helicoverpa armigera(Hübner)是棉花作物的主要寄主害虫,其性别的自动准确判别对区域性比、种群数量等方面的预测预报具有重要意义。本文通过CCD设备获取雌雄成虫的原始彩色图像,运用数学形态学和自适应图像增强法进行滤波分析,提高害虫RGB彩色图像及分通道图像的质量。针对RGB彩色图像提取害虫的颜色矩特征,针对B通道灰度图像提取基于灰度共生和差分统计矩阵的纹理、形态不变矩等特征,对提取的36个特征数据进行归一化处理。将惩罚因子和RBF核函数参数作为SVM分类器识别率的重要判断标准,利用K折交叉验证选取最优参数组合并建立模型,当C=4,g=0.0825,识别率达到最佳98.33%。证实了将计算机视觉应用于昆虫性别自动判别的可行性。 展开更多
关键词 棉铃虫 雌雄害虫 计算机视觉 支持向量机 图像识别
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人工智能综述:AI的发展 预览 被引量:1
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作者 崔雍浩 商聪 +1 位作者 陈锶奇 郝建业 《无线电通信技术》 2019年第3期225-231,共7页
人工智能学科自从诞生之后,技术理论不断发展,应用领域不断延伸。应用领域主要包括智能机器人、图像处理、自然语言处理及语音识别等。人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科。从人工智能的发... 人工智能学科自从诞生之后,技术理论不断发展,应用领域不断延伸。应用领域主要包括智能机器人、图像处理、自然语言处理及语音识别等。人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科。从人工智能的发展历史、人工智能的技术核心以及人工智能的应用前景3方面讨论人工智能的发展与应用,希望为相关研究提供有益的指导和借鉴。 展开更多
关键词 人工智能 计算机视觉 机器学习 自然语言处理 语音识别
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基于机器视觉的智能魔方机器人研究综述
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作者 王一帆 陈浩东 +2 位作者 陈文秀 赵康荏 赵萍 《机械设计》 CSCD 北大核心 2019年第3期8-13,共6页
魔方机器人是一种能将任意打乱的魔方自动复原的机器人系统。作为智能机器人的一种,魔方机器人涉及机器人学、计算科学和机器视觉等多门学科。文中对当前魔方机器人的研究现状进行回顾和分析,将其划分为3个基本的功能模块,即魔方状态识... 魔方机器人是一种能将任意打乱的魔方自动复原的机器人系统。作为智能机器人的一种,魔方机器人涉及机器人学、计算科学和机器视觉等多门学科。文中对当前魔方机器人的研究现状进行回顾和分析,将其划分为3个基本的功能模块,即魔方状态识别模块、复原步骤求解模块和复原动作执行模块,并从这3个方面对各种魔方机器人进行具体分析与综述;最后对魔方机器人的研究发展进行了展望。 展开更多
关键词 魔方机器人 智能机器人 机器视觉 图像处理
基于计算机视觉的茶树叶片色泽差异研究 预览
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作者 徐邢燕 沈萍萍 +6 位作者 郝志龙 林宏政 李鑫磊 张妍 金心怡 孙云 项应萍 《茶叶通讯》 北大核心 2019年第3期276-283,共8页
为探索智能采摘技术叶片色泽和嫩度识别参数,本试验以毛蟹、黄旦、铁观音、肉桂、福鼎大白茶和福云6号等6个茶树品种为材料,利用计算机视觉技术,应用RGB和HIS色彩系统,研究不同品种茶树新梢不同叶位叶片色泽的差异性。结果表明:6个品种... 为探索智能采摘技术叶片色泽和嫩度识别参数,本试验以毛蟹、黄旦、铁观音、肉桂、福鼎大白茶和福云6号等6个茶树品种为材料,利用计算机视觉技术,应用RGB和HIS色彩系统,研究不同品种茶树新梢不同叶位叶片色泽的差异性。结果表明:6个品种新梢叶片SPAD值随着成熟度的增加而提高,差异显著,可作为嫩采时第一、二、三叶位叶片的识别参数,也可作为区分同一品种老嫩梢的参数。叶片色泽较深的铁观音、毛蟹和肉桂3个乌龙茶品种第五叶的R值与本品种其他叶片差异显著;毛蟹、肉桂和铁观音可以通过I值区分第四、五叶;毛蟹还可通过H值区分第四、五叶;肉桂的H值可区分第三、四叶,B值可以区分第五叶;铁观音可通过H值区分第三、四、五叶;这些参数为成熟采(驻芽三、四叶采)的乌龙茶快速定位采摘技术提供参考依据。叶片色泽较浅的黄旦、福鼎大白茶和福云6号可以通过H、I、R、B值区分第一、二叶,S值可用于3个品种第三、四叶的区分;福鼎大白茶可通过R、B值区分第三、四叶;黄旦可通过R值区分第三、四叶,还可以用G、g、b区分本品种第一、二叶;这些参数为这3个嫩采品种不同叶位叶片的定位采摘技术提供参考依据。毛蟹、肉桂和铁观音的老嫩梢可通过I、R、G、B、r值区分,I值还可作为福鼎大白茶老嫩梢的区分参数,R、G、B、r值可作为福云6号老嫩梢的识别参数,为机械化智能采摘老嫩梢技术提供参考依据。 展开更多
关键词 计算机视觉 茶鲜叶 采摘 色泽
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适用于复杂场景的多目标跟踪算法
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作者 孙宇嘉 于纪言 王晓鸣 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期126-137,共12页
在视觉目标跟踪应用中,传统算法在光照变化、阴影、遮挡和背景运动等复杂环境下面临着鲁棒性较差的问题。针对上述问题,首先在局部二进制类型(LBP)背景模型基础上,提出了自适应像素距离阈值编码的背景模型(ST-LBSP)克服阴影和光照变化... 在视觉目标跟踪应用中,传统算法在光照变化、阴影、遮挡和背景运动等复杂环境下面临着鲁棒性较差的问题。针对上述问题,首先在局部二进制类型(LBP)背景模型基础上,提出了自适应像素距离阈值编码的背景模型(ST-LBSP)克服阴影和光照变化对目标检测的影响;其次,为了克服遮挡、背景运动等问题,计算图像块之间的最小像素距离和图像块和目标历史数据之间的标准化差值平方和距离,依据距离信息对图像块进行整合;同时,对整合后的图像块,计算其光流矢量、区域内差异性和区域间差异性,对图像块进行分割;最后,采用结构化的支持向量机设计多目标跟踪器,实现了鲁棒的视觉跟踪。基于标准数据集的实验结果显示,该方法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度。 展开更多
关键词 信息处理技术 计算机视觉 多目标跟踪 目标检测
人工智能在公安视频监控领域的应用研究 预览
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作者 于大勇 《现代信息科技》 2019年第13期91-92,97共3页
2016年以来,人工智能得到长足的发展,国家也开始大力发展人工智能产业。人工智能算法日趋成熟并进入商用阶段,智能硬件具备更高的算力足以支撑千亿人脸大库。与此同时,公安拥有海量的数据可供应用开发。面对日趋复杂的公共安全治安形势... 2016年以来,人工智能得到长足的发展,国家也开始大力发展人工智能产业。人工智能算法日趋成熟并进入商用阶段,智能硬件具备更高的算力足以支撑千亿人脸大库。与此同时,公安拥有海量的数据可供应用开发。面对日趋复杂的公共安全治安形势,对如何利用新兴人工智能技术支撑实战应用提出了更高的要求,只有不断对其探索和研究才能建立更主动、更智慧的平安城市立体化安全防御体系。 展开更多
关键词 人工智能 视频监控 人脸识别 算法 计算机视觉
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区域颜色属性空间直方图背景建模
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作者 金静 党建武 +1 位作者 王阳萍 翟凤文 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期714-723,共10页
目的为了能在光照变化、动态背景干扰这一类复杂场景中实时、准确地分割出运动前景,针对传统的基于颜色特征和基于像素的方法的不足,提出一种在颜色属性空间进行区域直方图建模的运动目标检测方法。方法首先将RGB颜色空间映射到更为稳... 目的为了能在光照变化、动态背景干扰这一类复杂场景中实时、准确地分割出运动前景,针对传统的基于颜色特征和基于像素的方法的不足,提出一种在颜色属性空间进行区域直方图建模的运动目标检测方法。方法首先将RGB颜色空间映射到更为稳健的低维颜色属性空间,以颜色属性为特征在像素的局部范围内建立直方图,同时记录直方图每一个分区中像素的空间信息,使用K个空间直方图构成每个像素的背景模型,每个直方图根据其匹配度赋予不同的权重。降维的颜色属性提高了模型的鲁棒性和检测的时效性,空间直方图引入的位置信息提高了背景模型的准确性。然后通过学习率αb和αω来控制各模型直方图及其权重的更新,以提高模型的适应性。在标准测试数据集的所有视频序列中进行了实验,通过分析综合性能指标(F1)及平均假阳性(FN)曲线,确定了算法中涉及参数的合理取值范围。结果对实验结果定性和定量的分析表明,本文方法能够得到良好的前景检测效果,尤其在多模态场景和光线变化的复杂场景中能显著提高检测性能。各类场景的平均综合性能指标(average F1)相比性能突出的方法ViBe、LOBSTER(local binary similarity segmenter)和DECOLOR(detecting contiguous outliers in the low-rank representation)分别提高了0.65%、3.86%和3.9%,并通过GPU并行加速实现运动目标的实时检测。结论在复杂视频环境下的运动目标检测中,相比已有方法,本文方法能够更为准确地分割出运动前景,是一种实时、有效的检测方法,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 计算机视觉 智能视频分析 运动检测 背景建模 颜色属性 空间直方图
复杂动背景下的“低小慢”目标检测技术 预览
19
作者 吴言枫 王延杰 +1 位作者 孙海江 刘培勋 《中国光学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期853-865,共13页
为了在复杂天空背景下检测出低空慢速小目标,本文研究了“低小慢”目标的视觉显著性区域特征,融合扫描线填充算法,提出了一种动态背景下“低小慢”目标自适应实时检测技术。首先,根据图像的亮度对比度获取显著性图。接着,使用形态学梯... 为了在复杂天空背景下检测出低空慢速小目标,本文研究了“低小慢”目标的视觉显著性区域特征,融合扫描线填充算法,提出了一种动态背景下“低小慢”目标自适应实时检测技术。首先,根据图像的亮度对比度获取显著性图。接着,使用形态学梯度提取显著性特征,通过三帧差分算法得到种子点。然后,使用扫描线填充算法进行生长,结合提出的自适应双高斯算法分割出前景。最后,根据候选目标的面积占比变化、质心距离变化、宽高比差异剔除虚假目标,完成检测。为了验证算法的有效性,本文选取了7组复杂天空背景的视频序列进行测试,并与其他优秀检测算法进行了对比。结果表明,本文提出的算法对运动目标检测的平均运行时间为0.0409s,平均检测准确率为89.97%,相比于其他算法的平均运算时间减少了0.35s,检测的平均准确率提高了24.5%。算法在复杂背景下具有较好的稳定性和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 计算机视觉 视觉显著性 扫描线填充 曲线拟合 自适应阈值分割
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一种优化的时空上下文跟踪方法
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作者 王柳婧 陈宁江 +1 位作者 王文娟 方利梅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期154-159,共6页
针对复杂背景下视频目标鲁棒跟踪问题,提出了一种优化的时空上下文跟踪方法。该方法在传统时空上下文框架内引入了模型的自适应阈值分割方法,增强了空间信息对目标与背景的判别作用,降低了目标置信图的表征误差;同时,采用跟踪连续加权... 针对复杂背景下视频目标鲁棒跟踪问题,提出了一种优化的时空上下文跟踪方法。该方法在传统时空上下文框架内引入了模型的自适应阈值分割方法,增强了空间信息对目标与背景的判别作用,降低了目标置信图的表征误差;同时,采用跟踪连续加权平均的方法对模型精确性进行实时判断,联合粒子滤波进行状态预测,能够有效地克服误差累积引起的模型偏移问题。实验结果显示,方法具有较高的跟踪精度和稳定性,且满足视频实时性处理的需求。 展开更多
关键词 计算机视觉 视频目标跟踪 时空上下文 子块分割 粒子滤波
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