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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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人工智能综述:AI的发展 预览
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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
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
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
基于深度学习的视觉目标跟踪算法浅析 预览
6
作者 黄智慧 詹瑾 +3 位作者 赵慧民 吕巨建 郑鹏根 林凯瀚 《广东技术师范学院学报》 2019年第3期28-36,共9页
视觉目标跟踪是计算机视觉研究领域的一个基础性问题,随着近年来人工智能的迅速兴起,目标跟踪技术的研究得到越来越多的关注.深度学习技术具有强大的特征表征能力,在图像分类、物体识别、自然语言处理等应用上比传统方法取得了更好的效... 视觉目标跟踪是计算机视觉研究领域的一个基础性问题,随着近年来人工智能的迅速兴起,目标跟踪技术的研究得到越来越多的关注.深度学习技术具有强大的特征表征能力,在图像分类、物体识别、自然语言处理等应用上比传统方法取得了更好的效果,因此逐渐成为图像视频研究的主流技术.简要概述传统目标跟踪算法及其存在的问题,然后从深度模型的角度,对近几年基于深度学习的视觉目标跟踪算法进行分类,重点介绍、分析和对比主要的深度学习跟踪框架及其优缺点,并使用OTB2015数据集测试各算法的性能,最后总结深度学习跟踪方法现有的挑战,并对进一步研究提出展望. 展开更多
关键词 视觉跟踪 深度学习 特征表示 计算机视觉
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带双目视觉的全向移动物流机器人设计与实现 预览
7
作者 高振清 李明刚 +3 位作者 杜艳平 武泽鹏 卢杰辉 张媛 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第5期779-782,共4页
为提升物流机器人的灵活性和智能化水平,将全向移动平台、物料抓取机器人、双目视觉识别等技术进行集成应用研究。分析了机器人的结构布局和运动学模型,完成了机械臂的机构原理设计,结合计算机应用视觉识别算法,选择具体的检测方法完成... 为提升物流机器人的灵活性和智能化水平,将全向移动平台、物料抓取机器人、双目视觉识别等技术进行集成应用研究。分析了机器人的结构布局和运动学模型,完成了机械臂的机构原理设计,结合计算机应用视觉识别算法,选择具体的检测方法完成识别对象的角点、边缘及轮廓检测,实现对象的图像处理。通过双目相机成像模型实现坐标系之间的转换,达到定位目标物品的目的。最后,完成了物理样机的开发和实地操作的实验验证。实验结果表明,该系统可以有效地完成物品识别、抓取和搬运工作。 展开更多
关键词 全向移动 双目视觉 抓取 搬运 识别 物流
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基于视觉的非接触呼吸频率自动检测方法
8
作者 刘今越 刘浩 +1 位作者 贾晓辉 郭士杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期51-58,共8页
针对生理健康监测领域的呼吸率检测舒适度及效率问题,提出了一种基于视觉的非接触式测量方法,该方法利用普通相机拍摄人体呼吸视频,并通过欧拉算法将呼吸时的胸腹运动位移加以放大,考虑人体胸腹区域位置提取准确度对呼吸率检测精度的影... 针对生理健康监测领域的呼吸率检测舒适度及效率问题,提出了一种基于视觉的非接触式测量方法,该方法利用普通相机拍摄人体呼吸视频,并通过欧拉算法将呼吸时的胸腹运动位移加以放大,考虑人体胸腹区域位置提取准确度对呼吸率检测精度的影响,提出了基于光流信号提取呼吸区域的方法,利用光流算法将胸腹运动转化为光流信息并进行编码,将其显示为彩色图像形式,从中提取胸腹呼吸区域的像素亮度序列,从而得到呼吸波形信息,通过波峰检测获取呼吸率。最后,实验将本算法自动提取的呼吸信号与Embla N7000多导睡眠仪测量结果相比较,结果表明,本算法呼吸率检测平均误差为0.54次/min,具有较高的准确性。 展开更多
关键词 计算机视觉 非接触式测量 呼吸率 光流法 呼吸区域提取
基于直接法的视觉同时定位与地图构建技术综述 预览
9
作者 潘林豪 田福庆 +1 位作者 应文健 邱千钧 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期961-966,共6页
视觉同时定位与地图构建(V-SLAM)在机器人、无人机导航、自动驾驶等领域有着广泛的研究。直接法V-SLAM基于环境亮度不变性假设,跟踪相机的位姿并构建环境地图。针对直接法V-SLAM,首先简述其基本原理;然后分析、比较几种具有代表性的直接... 视觉同时定位与地图构建(V-SLAM)在机器人、无人机导航、自动驾驶等领域有着广泛的研究。直接法V-SLAM基于环境亮度不变性假设,跟踪相机的位姿并构建环境地图。针对直接法V-SLAM,首先简述其基本原理;然后分析、比较几种具有代表性的直接法V-SLAM系统;最后讨论直接法的优缺点和发展趋势,并进行了总结和展望。 展开更多
关键词 计算机视觉 同时定位与地图构建 直接法 运动推断结构 多视图几何
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计算机视觉结合引导滤波方法快速量化茶叶叶底品质 预览
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作者 胡潇 熊爱华 +5 位作者 黄俊仕 吴瑞梅 文建萍 童阳 刘鹏 艾施荣 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期601-609,618共10页
针对茶叶品质感官审评存在的缺陷,基于茶评师审评结果,采用计算机视觉技术快速评价茶叶叶底感官品质。以碧螺春茶为研究对象,采用引导滤波方法去除茶叶叶底图像的镜面反射等噪声信息,提取图像的颜色和纹理特征,利用连续投影算法(SPA)优... 针对茶叶品质感官审评存在的缺陷,基于茶评师审评结果,采用计算机视觉技术快速评价茶叶叶底感官品质。以碧螺春茶为研究对象,采用引导滤波方法去除茶叶叶底图像的镜面反射等噪声信息,提取图像的颜色和纹理特征,利用连续投影算法(SPA)优选特征变量,建立茶叶叶底感官品质的SVM量化分析模型,并与PLS模型性能比较。结果表明,引导滤波方法能很好地去除叶底图像的镜面反射及边缘模糊等噪音信息;优选的9个特征变量与感官审评标准中叶底品质感官审评术语描述相一致;所建SVM模型性能好于PLS,模型对预测集的RP为0.92,RMSEP为2.159,RP D为2.537,RSD为2.528%。研究表明,采用计算机视觉技术能量化分析茶叶叶底感官品质,但分析精度有待进一步提高,为茶叶感官品质的仪器化表征提供了研究基础。 展开更多
关键词 引导滤波 计算机视觉 茶叶叶底品质 感官审评 SVM
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计算机视觉技术在茶叶等级检测中的应用研究 预览
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作者 李素朵 《农机化研究》 北大核心 2019年第5期219-222,共4页
茶叶富含多种具有营养价值和保健功能的化学物质,是世界上三大饮料之一。我国的茶叶种植面积和产量都位居世界第一,但近年来茶叶产业的效益徘徊不前,原因在于茶叶分级技术落后,影响了产品在国际市场的竞争力。计算机视觉是一种较为新型... 茶叶富含多种具有营养价值和保健功能的化学物质,是世界上三大饮料之一。我国的茶叶种植面积和产量都位居世界第一,但近年来茶叶产业的效益徘徊不前,原因在于茶叶分级技术落后,影响了产品在国际市场的竞争力。计算机视觉是一种较为新型的技术,在茶叶品质检测中得到广泛应用,其检测范围集中在茶叶色泽和外部形态上,取得了较好的分级效果。为此,通过计算机视觉技术获取茶叶形状和茶水颜色特征,利用神经网络对检测数据进行分析后判别茶叶的等级。结果表明:计算机视觉能有效地判别各等级的茶叶,检测的总体准确率达到88.8%,可以应用于茶叶的实时等级检测。 展开更多
关键词 计算机视觉 茶叶 等级 形状 色泽
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基于增强Tiny YOLOV3算法的车辆实时检测与跟踪 预览
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作者 刘军 后士浩 +2 位作者 张凯 张睿 胡超超 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期118-125,共8页
针对深度学习方法在视觉车辆检测过程中对小目标车辆漏检率高和难以实现嵌入式实时检测的问题,该文基于Tiny YOLOV3算法提出了增强Tiny YOLOV3模型,并通过匈牙利匹配和卡尔曼滤波算法实现目标车辆的跟踪。在车载Jetson TX2嵌入式平台上... 针对深度学习方法在视觉车辆检测过程中对小目标车辆漏检率高和难以实现嵌入式实时检测的问题,该文基于Tiny YOLOV3算法提出了增强Tiny YOLOV3模型,并通过匈牙利匹配和卡尔曼滤波算法实现目标车辆的跟踪。在车载Jetson TX2嵌入式平台上,分别在白天和夜间驾驶环境下进行了对比试验。试验结果表明:与Tiny YOLOV3模型相比,增强Tiny YOLOV3模型的车辆检测平均准确率提高4.6%,平均误检率减少0.5%,平均漏检率降低7.4%,算法平均耗时增加43.8 ms/帧;加入跟踪算法后,本文算法模型的车辆检测平均准确率提高10.6%,平均误检率减少1.2%,平均漏检率降低23.6%,平均运算速度提高5倍左右,可达30帧/s。结果表明,所提出的算法能够实时准确检测出目标车辆,为卷积神经网络模型的嵌入式工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 车辆 机器视觉 模型 车辆检测 车辆跟踪 TINY YOLOV3算法 卡尔曼滤波
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基于深度学习的轮廓检测算法:综述 预览
13
作者 林川 曹以隽 《广西科技大学学报》 2019年第2期1-12,共12页
轮廓检测旨在提取图像中目标与背景环境的分界线,是计算机视觉研究领域中最基本的问题之一.深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发轮廓检测领域取得了显著的突破.鉴于此,本文就基于深度学习的轮廓检测研究领... 轮廓检测旨在提取图像中目标与背景环境的分界线,是计算机视觉研究领域中最基本的问题之一.深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发轮廓检测领域取得了显著的突破.鉴于此,本文就基于深度学习的轮廓检测研究领域的最新发展进行总结,具体包括:轮廓检测任务中采用的卷积神经网络结构,相关训练数据构造、特征压缩、上采样、代价函数和轮廓细化等关键问题,轮廓检测实验中采用的通用数据集和性能评价指标.最后,分析了基于深度学习的轮廓检测算法的挑战和未来研究趋势,以期为该领域的后续研究提供新思路及参考. 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 计算机视觉 轮廓检测
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深度卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域的应用
14
作者 张顺 龚怡宏 王进军 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期453-482,共30页
作为类脑计算领域的一个重要研究成果,深度卷积神经网络已经广泛应用到计算机视觉、自然语言处理、信息检索、语音识别、语义理解等多个领域,在工业界和学术界掀起了神经网络研究的浪潮,促进了人工智能的发展.卷积神经网络直接以原始数... 作为类脑计算领域的一个重要研究成果,深度卷积神经网络已经广泛应用到计算机视觉、自然语言处理、信息检索、语音识别、语义理解等多个领域,在工业界和学术界掀起了神经网络研究的浪潮,促进了人工智能的发展.卷积神经网络直接以原始数据作为输入,从大量训练数据中自动学习特征的表示.卷积神经网络具有局部连接、权值共享和池化操作等特性,可以有效降低网络复杂度,减少训练参数的数目,使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性.目前,深度卷积神经网络主要是通过增加网络的层数,使用更大规模的训练数据集,以及改进现有神经网络的网络结构或训练学习算法等方法,来模拟人脑复杂的层次化认知规律,拉近与人脑视觉系统的差距,使机器获得“抽象概念”的能力.深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、人脸识别、行人再识别等多个计算机视觉任务中都取得了巨大成功.该文首先回顾了卷积神经网络的发展历史,简单介绍了M-P神经元模型、Hubel-Wiesel模型、神经认知机、用于手写识别的LeNet以及用于ImageNet图像分类比赛的深度卷积神经网络.然后详细分析了深度卷积神经网络的工作原理,介绍了卷积层、采样层、全连接层的数学表示及各自发挥的作用.接着该文重点从以下三个方面介绍卷积神经网络的代表性成果,并通过实例展示各种技术方法对图像分类精度的提升效果.从增加网络层数方面,讨论并分析了AlexNet、ZF-Net、VGG、GoogLeNet和ResNet等经典卷积神经网络的结构;从增加数据集规模方面,介绍了人工增加标注样本的难点以及使用数据扩增技术对神经网络性能提升的作用;从改进训练方法方面,介绍了包括L2正则化、Dropout、DropConnect、Maxout等常用的正则化技术,Sigmoid函数、tanh函数以及ReLU函数、LReLU函数、PReLU函数等常用的神经元激 展开更多
关键词 类脑智能 神经网络 深度学习 计算机视觉 视觉认知
全文增补中
一种基于有界变分的树叶锯齿特征提取算法研究 预览
15
作者 李德志 成孝刚 +2 位作者 汪涛 吕泓君 李海波 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第1期167-174,共8页
树叶锯齿特征的提取对于研究植物内部的基因关系至关重要。为了克服现有算法的局限性,本文提出一种基于有界变分的树叶锯齿特征提取算法,以有效提取树叶锯齿的数量、深度和宽度等多维特征,从而为后续的基因分析提供重要依据。首先对树... 树叶锯齿特征的提取对于研究植物内部的基因关系至关重要。为了克服现有算法的局限性,本文提出一种基于有界变分的树叶锯齿特征提取算法,以有效提取树叶锯齿的数量、深度和宽度等多维特征,从而为后续的基因分析提供重要依据。首先对树叶图像进行预处理以得到其轮廓坐标;然后计算整个叶片相邻像素点之间的斜率变分,以实现初步的角点检索;再通过估算锯齿深度进行误差补偿,从而得到锯齿角点及其凹点,最终估算出锯齿的多维特征。本文利用瑞典的白杨树叶(12000片)对所提算法进行验证。大数据验证表明,本文算法能够批量提取树叶锯齿个数、宽度和深度等特征,其中锯齿数量的识别准确度达到86.3%。 展开更多
关键词 有界变分 多维参量 计算机视觉 树叶锯齿 基因
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计算视觉核心问题:自然图像先验建模研究综述 预览
16
作者 孙必慎 石武祯 姜峰 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期71-81,共11页
视觉先验是计算机视觉的核心问题之一,是认知心理层面、系统神经层面与计算视觉层面研究的交合点,涉及各个层面研究的理解与综合。视觉先验功能模拟方面,以自然图像信息为对象,挖掘自然图像一般性规律并将其数学形式化为可计算的图像模... 视觉先验是计算机视觉的核心问题之一,是认知心理层面、系统神经层面与计算视觉层面研究的交合点,涉及各个层面研究的理解与综合。视觉先验功能模拟方面,以自然图像信息为对象,挖掘自然图像一般性规律并将其数学形式化为可计算的图像模型,为众多图像处理与计算机视觉智能应用提供算法和支撑。本文对自然图像先验建模研究各流派工作进行了全面的剖析,并展示了自然图像先验建模工作在视觉信息增强和编码等方向的前瞻性应用。 展开更多
关键词 计算机视觉 图像先验 稀疏表示 局部平滑 非局部自相似 压缩感知 深度学习 卷积神经网络
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生成对抗网络模型的基本介绍和应用综述 预览
17
作者 冯杰 班彪华 《现代计算机》 2019年第4期34-39,共6页
生成对抗网络(GAN)目前已然成为人工智能领域的一个研究热点,它为无监督学习的研究带来新的活力,对生成式模型的发展具有举足轻重的意义。针对生成对抗网络这一热点模型,介绍生成对抗网络基本原理,以及在其基础上改进的几种典型的变体:... 生成对抗网络(GAN)目前已然成为人工智能领域的一个研究热点,它为无监督学习的研究带来新的活力,对生成式模型的发展具有举足轻重的意义。针对生成对抗网络这一热点模型,介绍生成对抗网络基本原理,以及在其基础上改进的几种典型的变体:条件生成对抗网络(CGAN)、深度卷积对抗网络(DCGAN)、循环一致生成网络(CycleGAN)以及堆积生成对抗网络(StackGAN)。同时还介绍生成对抗网络在计算机视觉领域中的几种应用,对生成对抗网络做总结和展望。 展开更多
关键词 生成对抗网络 人工智能 生成式模型 计算机视觉
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果园机器人自动导航技术研究进展 预览
18
作者 周建军 周文彬 +3 位作者 刘建东 李伟 张红杰 马景兰 《计算机与数字工程》 2019年第3期571-576,586共7页
依赖智能装备实现精准化、自动化和智能化的农业生产,提高劳动生产率,是解决今后果园劳动力缺乏状况的一个重要途径。在果园的自动化生产管理过程中,果树的挖沟、施肥、灌溉、除杂草等作业都可以采用自动导航技术。在果园中作业时要求... 依赖智能装备实现精准化、自动化和智能化的农业生产,提高劳动生产率,是解决今后果园劳动力缺乏状况的一个重要途径。在果园的自动化生产管理过程中,果树的挖沟、施肥、灌溉、除杂草等作业都可以采用自动导航技术。在果园中作业时要求机器人首先进行自身定位,定位信息可以帮助机器人预判地头和规划路径,实现地头转向,自主驶向下一行。果园机器人自动导航技术便成为了果园自动作业的关键,是果园生产自动化、智能化的前瞻性技术。果园自动导航技术应用是现代果园自动种植技术的集中体现和未来的发展趋势,对未来果园的规模化、标准化运营具有重大意义。论文介绍了现代果园中的自动导航系统,综述了果园机器人自动导航系统的核心技术,提出了现阶段仍然存在的问题,并指出来果园机器人自动导航技术的发展趋势是智能控制方法应用于果园自动导航控制和三维自主导航。 展开更多
关键词 果园机器人 自动导航 激光雷达 计算机视觉
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视频人脸识别技术在铁路人员管控中的应用 预览
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作者 刘金明 朱成波 周长义 《中国铁路》 2019年第4期99-103,共5页
伴随人工智能的发展,视频人脸识别技术作为计算机视觉的技术分支逐步迈向成熟。在传统铁路安全防控保障中,应借助业内主流的视频人脸识别技术,将其有效融合到已建、在建和新建的铁路综合视频监控系统中。铁路大型枢纽客运站作为人流密... 伴随人工智能的发展,视频人脸识别技术作为计算机视觉的技术分支逐步迈向成熟。在传统铁路安全防控保障中,应借助业内主流的视频人脸识别技术,将其有效融合到已建、在建和新建的铁路综合视频监控系统中。铁路大型枢纽客运站作为人流密集、环境复杂、安全态势严峻的典型场景,利用目前成熟的视频人脸识别技术手段,将在保障铁路运输系统安全的事前预防、事中管控、事后研判等全流程中起到提质增效、事半功倍的关键性作用。 展开更多
关键词 铁路 视频监控 高清 人脸识别 计算机视觉
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基于对抗式扩张卷积的多尺度人群密度估计
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作者 刘思琦 郎丛妍 冯松鹤 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期483-492,共10页
目的人群密度估计任务是通过对人群特征的提取和分析,估算出密度分布情况和人群计数结果。现有技术运用的CNN网络中的下采样操作会丢失部分人群信息,且平均融合方式会使多尺度效应平均化,该策略并不一定能得到准确的估计结果。为了解决... 目的人群密度估计任务是通过对人群特征的提取和分析,估算出密度分布情况和人群计数结果。现有技术运用的CNN网络中的下采样操作会丢失部分人群信息,且平均融合方式会使多尺度效应平均化,该策略并不一定能得到准确的估计结果。为了解决上述问题,提出一种新的基于对抗式扩张卷积的多尺度人群密度估计模型。方法利用扩张卷积在不损失分辨率的情况下对输入图像进行特征提取,且不同的扩张系数可以聚集多尺度上下文信息。最后通过对抗式损失函数将网络中提取的不同尺度的特征信息以合作式的方式融合,得到准确的密度估计结果。结果在4个主要的人群计数数据集上进行对比实验。在测试阶段,将测试图像输入训练好的生成器网络,输出预测密度图;将密度图积分求和得到总人数,并以平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)作为评价指标进行结果对比。其中,在Shanghai Tech数据集上Part_A的MAE和MSE分别降至60. 5和109. 7,Part_B的MAE和MSE分别降至10. 2和15. 3,提升效果明显。结论本文提出了一种新的基于对抗式扩张卷积的多尺度人群密度估计模型。实验结果表明,在人群分布差异较大的场景中构建的算法模型有较好的自适应性,能根据不同的场景提取特征估算密度分布,并对人群进行准确计数。 展开更多
关键词 人群密度估计 多尺度 对抗式损失 扩张卷积 计算机视觉 人群安全
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