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入侵目标视觉检测与识别的研究进展 预览
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作者 曹云峰 张洲宇 +2 位作者 钟佩仪 张传奇 马宁 《计算机测量与控制》 2019年第8期7-11,共5页
入侵目标视觉检测与识别是无人机感知与规避技术领域中重点研究的课题,关键任务是无人机在飞行过程中通过机载传感器获取光学机载图像中并判断是否存在入侵目标,并对入侵目标进行检测识别和定位;入侵目标视觉检测与识别是将无人机安全... 入侵目标视觉检测与识别是无人机感知与规避技术领域中重点研究的课题,关键任务是无人机在飞行过程中通过机载传感器获取光学机载图像中并判断是否存在入侵目标,并对入侵目标进行检测识别和定位;入侵目标视觉检测与识别是将无人机安全集成到国家空域并保证无人机和有人机飞行安全的关键技术之一;主要围绕无人机感知与规避技术中的入侵目标视觉检测与识别技术方面,分析检测与识别入侵目标所面临的一些难点问题,综述当前入侵目标视觉检测与识别的主要处理方法,并指出了该领域存在的尚未解决的问题和展望未来的发展趋势。 展开更多
关键词 无人机 感知与规避 机器视觉 目标检测 目标识别
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基于迁移学习的类别级物体识别与检测研究与进展 预览
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作者 张雪松 庄严 +1 位作者 闫飞 王伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1224-1243,共20页
类别级物体识别与检测属于计算机视觉领域的一个基础性问题,主要研究在图像或视频流中识别和定位出其中感兴趣的物体.在基于小规模数据集的类别级物体识别与检测应用中,模型过拟合、类不平衡和跨领域时特征分布变化等关键问题与挑战交... 类别级物体识别与检测属于计算机视觉领域的一个基础性问题,主要研究在图像或视频流中识别和定位出其中感兴趣的物体.在基于小规模数据集的类别级物体识别与检测应用中,模型过拟合、类不平衡和跨领域时特征分布变化等关键问题与挑战交织在一起.本文介绍了迁移学习理论的研究现状,对迁移学习理论解决基于小规模数据集的物体识别与检测中遇到的主要问题的研究思路和前沿技术进行了着重论述和分析.最后对该领域的研究重点和技术发展趋势进行了探讨. 展开更多
关键词 迁移学习 物体识别 物体检测 小规模数据集 类不平衡数据集
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多分支结构强化表征能力的CapsNet方法 预览
3
作者 谢海闻 叶东毅 陈昭炯 《计算机系统应用》 2019年第3期111-117,共7页
CapsNet是一种新的目标识别模型,通过动态路由和capsule识别已知目标的新形态.针对CapsNet的解码器输入层规模随类别数增加而增加,可延展性较弱的问题,本文提出多分支自编码器模型.该模型将各个类别的编码分别传递给解码器,使解码器规... CapsNet是一种新的目标识别模型,通过动态路由和capsule识别已知目标的新形态.针对CapsNet的解码器输入层规模随类别数增加而增加,可延展性较弱的问题,本文提出多分支自编码器模型.该模型将各个类别的编码分别传递给解码器,使解码器规模独立于类别数,增强了模型的可延展性.针对单类别图像训练多类别图像识别任务,本文增加新的优化目标降低非标签类别的编码向量对解码器的激励,强化了模型的表征能力.MNIST数据集的实验结果表明,多分支自编码器具有良好的识别能力且重构能力明显优于CapsNet,因而具有更全面的表征能力. 展开更多
关键词 目标识别 目标重构 CapsNet 表征提取 MNIST
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探地雷达对常见目标体的探测与识别 预览
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作者 刘传奇 李青 +2 位作者 闫子壮 季伟伟 王茂杰 《科技通报》 2019年第1期66-70,共5页
通过分析电磁波在地下介质中的传播规律,介绍了探地雷达监测地下目标体的基本原理。设计实验方案,对地下常见目标体进行探测,由于不同介质对电磁波的反射差异,对其波形图进行分析,通过对波形图的分析找出图像差异,通过实验可以获得不同... 通过分析电磁波在地下介质中的传播规律,介绍了探地雷达监测地下目标体的基本原理。设计实验方案,对地下常见目标体进行探测,由于不同介质对电磁波的反射差异,对其波形图进行分析,通过对波形图的分析找出图像差异,通过实验可以获得不同目标体的波形图差异,并且通过标定获得了电磁波在介质中的传播速度,编写软件提取轮廓找出图像差异识别目标物,并通过双层走时与标定的传播速度算出目标物的位置。通过实验验证了该方法确定目标物位置的可行性。 展开更多
关键词 常见目标体 探地雷达 图像差异 目标识别
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目标形状表达算法综述 预览
5
作者 吴刚 徐利敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期30-37,共8页
形状的检索和识别在医疗诊断、目标识别、图像检索和计算机视觉等领域都有重要应用,而高效的形状检索和识别取决于形状表达算法的优劣.给出了形状表达优劣的一般判断标准,对目前的主要形状表达方法进行分类,包括线性组合表达、空间关联... 形状的检索和识别在医疗诊断、目标识别、图像检索和计算机视觉等领域都有重要应用,而高效的形状检索和识别取决于形状表达算法的优劣.给出了形状表达优劣的一般判断标准,对目前的主要形状表达方法进行分类,包括线性组合表达、空间关联关系表达、基于微分和积分的特征表达,以及变形表达等方法.对每一类方法,从使用的数学模型、多分辨率表达能力、不变量、鲁棒性、形状重构、信号噪声分辨性能等方面进行分析和综合评价,指出这些表达方法的优劣,尤其是就这些算法的数学机理进行分析探讨,并给出了未来需要进一步研究的方向和思路. 展开更多
关键词 形状表达 形状分析 目标识别 形状检索 图像分析
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基于机器视觉的物体识别分拣装置研究 预览 被引量:1
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作者 景卓 陈超波 +2 位作者 曹凯 高申昊 赵楠 《计算机与数字工程》 2019年第3期657-661,共5页
图像处理技术的发展,使得机器视觉技术越来越多的应用到现代化工业生产当中。通过研究机器视觉在物体分拣问题中的应用,利用ARM9开发平台,设计一款模拟工业分拣系统装置,介绍了开发中所用到的图像处理函数与算法。在霍夫直线检测和霍夫... 图像处理技术的发展,使得机器视觉技术越来越多的应用到现代化工业生产当中。通过研究机器视觉在物体分拣问题中的应用,利用ARM9开发平台,设计一款模拟工业分拣系统装置,介绍了开发中所用到的图像处理函数与算法。在霍夫直线检测和霍夫圆变换方法基础上,提出一种评价轮廓与所拟合正方形误差的计算方法。通过模拟实验平台模拟工业物体分拣过程,能够实现对规则物体与残次物体的分拣,验证了所提出识别方法的可行性。 展开更多
关键词 机器视觉 物体识别 图像处理 分拣
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基于深度学习的车位智能检测方法
7
作者 徐乐先 陈西江 +1 位作者 班亚 黄丹 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期222-233,共12页
提出了一种基于深度学习的车位智能检测方法。利用TensorFlow深度学习平台对车辆目标识别模型进行了训练,提取了有效车辆图像的优化间隔,给出了车辆分布的精准识别结果,实现了对车辆分布识别结果的有序编号和车位空缺状况的准确判断。... 提出了一种基于深度学习的车位智能检测方法。利用TensorFlow深度学习平台对车辆目标识别模型进行了训练,提取了有效车辆图像的优化间隔,给出了车辆分布的精准识别结果,实现了对车辆分布识别结果的有序编号和车位空缺状况的准确判断。利用模拟数据和实际采集数据,分别验证了车位分布的智能识别、车位智能编号和空车位判断的可靠性。 展开更多
关键词 成像系统 目标识别 车位检测 深度可分离卷积神经网络 深度学习 TensorFlow
基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别 预览
8
作者 余霆嵩 文元美 凌永权 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期174-178,共5页
为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵,再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影,获得融合后的RGB-D数据,最后... 为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵,再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影,获得融合后的RGB-D数据,最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明,利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率,并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。 展开更多
关键词 RGB-D图像融合 卷积神经网络 张量分解 Tucker分解 物体识别
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DNA机器人在AFM图像中的分割和识别 预览
9
作者 童麟 韩越兴 小长谷明彦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期192-198,220共8页
DNA机器人是一种由DNA大分子通过折纸技术制作的纳米级别的机器人,可以用于癌症的诊断和治疗。为了对DNA机器人形态进行研究,研究人员利用原子力显微镜(Atomic Force Microscope,AFM)拍摄出机器人的AFM图像。针对AFM图像多噪声及被观察... DNA机器人是一种由DNA大分子通过折纸技术制作的纳米级别的机器人,可以用于癌症的诊断和治疗。为了对DNA机器人形态进行研究,研究人员利用原子力显微镜(Atomic Force Microscope,AFM)拍摄出机器人的AFM图像。针对AFM图像多噪声及被观察的DNA机器人大规模重叠的特点,从除噪、分割、识别三个过程展开,提出了一种基于多尺度改进的分水岭AFM图像切割算法,以傅里叶描述子、曲率尺度空间描述符和Hu矩作为特征,实现DNA纳米机器人的分类和识别。 展开更多
关键词 原子力显微镜(AFM)图像 分水岭算法 DNA机器人 物体识别 噪声消除
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基于宽度学习方法的多模态信息融合 预览 被引量:1
10
作者 贾晨 刘华平 +1 位作者 续欣莹 孙富春 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期150-157,共8页
多模态机器学习通过有效学习各个模态的丰富特征来解决不同模态数据的融合问题。考虑到模态间的差异性,基于宽度学习方法提出了一个能够学习和融合两种模态特征的框架,首先利用宽度学习方法分别提取不同模态的抽象特征,然后将高维特征... 多模态机器学习通过有效学习各个模态的丰富特征来解决不同模态数据的融合问题。考虑到模态间的差异性,基于宽度学习方法提出了一个能够学习和融合两种模态特征的框架,首先利用宽度学习方法分别提取不同模态的抽象特征,然后将高维特征表示在同一个特征空间进行相关性学习,并通过非线性融合得到最后的特征表达,输入分类器进行目标识别。相关实验建立在康奈尔大学抓取数据集和华盛顿大学RGB-D数据集上,实验结果验证了相比于传统的融合方法,所提出的方法具有更好的稳定性和快速性。 展开更多
关键词 宽度学习方法 多模态融合 相关性分析 特征提取 非线性变换 目标识别 神经网络 RGB-D图像分类
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基于体素特征重组网络的三维物体识别 预览
11
作者 路强 张春元 +2 位作者 陈超 余烨 YUAN Xiao-hui 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期240-247,共8页
三维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点,其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。针对三维物体的体素表达形式,特征重组卷积神经网络VFRN使用了直接连接同一单元中不相邻的卷积层的短连接结构。网络通过独特的特... 三维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点,其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。针对三维物体的体素表达形式,特征重组卷积神经网络VFRN使用了直接连接同一单元中不相邻的卷积层的短连接结构。网络通过独特的特征重组方式,复用并融合多维特征,提高特征表达能力,以充分提取物体结构特征。同时,网络的短连接结构有利于梯度信息的传播,加之小卷积核和全局均值池化的使用,进一步提高了网络的泛化能力,降低了网络模型的参数量和训练难度。ModelNet数据集上的实验表明,VFRN克服了体素数据分辨率低和纹理缺失的问题,使用较少的参数取得了优于现有方法的识别准确率。 展开更多
关键词 物体识别 体素 卷积神经网络 特征重组 短连接
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多尺度局部结构主导二值模式学习图像表示 预览
12
作者 张东波 易良玲 +1 位作者 许海霞 张莹 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期896-903,共8页
通过零均值化的微观结构模式二值化(ZMPB)处理,该文提出一种立足于局部图像多尺度结构二值模式提取的图像表示方法。该方法能够表达图像中可能出现的各种具有视觉意义的重要模式结构,同时通过主导二值模式学习模型,可以获得适应于图像... 通过零均值化的微观结构模式二值化(ZMPB)处理,该文提出一种立足于局部图像多尺度结构二值模式提取的图像表示方法。该方法能够表达图像中可能出现的各种具有视觉意义的重要模式结构,同时通过主导二值模式学习模型,可以获得适应于图像数据集的主导特征模式子集,在特征鲁棒性、鉴别力和表达能力上达到优异性能,同时可以有效降低特征编码的维度,提高算法的执行速度。实验结果表明该算法性能优异,具有很强的鉴别能力和鲁棒性,优于传统LBP和GIMMRP方法,和很多最新算法结果相比,也具有竞争优势。 展开更多
关键词 目标识别 零均值化的微观结构模式二值化 主导二值模式学习 局部结构
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基于Hough变换的图像目标检测与识别 预览
13
作者 韩涛 杨洋 《计算机与数字工程》 2019年第2期412-416,共5页
对于航空图像中目标的检测和物体识别。论文根据图像自身的特征,提出基于直线段的特征检测,利用Hough变换进行提取。并选择了几种典型的算法在Matlab语言环境下用程序进行实现。最后,对航空图像中自动物体分割和检测的研究前景进行了展望。
关键词 图像分割 目标检测 航空图像 特征提取 HOUGH变换
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重叠苹果果实的分离识别方法 预览
14
作者 车金庆 王帆 +1 位作者 吕继东 马正华 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期469-475,共7页
针对苹果采摘机器人重叠果实识别误差较大的问题,设计了一种分离识别方法。首先在苹果图像分割获取其二值果实区域的基础上,基于横、纵投影图实现重叠形态果实的判别,而后基于边缘曲线通过SUSAN算法检测果实轮廓上的角点,再通过迭代腐... 针对苹果采摘机器人重叠果实识别误差较大的问题,设计了一种分离识别方法。首先在苹果图像分割获取其二值果实区域的基础上,基于横、纵投影图实现重叠形态果实的判别,而后基于边缘曲线通过SUSAN算法检测果实轮廓上的角点,再通过迭代腐蚀和瓶颈准则挑选重叠果实的分离点,并采用Bresenham算法连接分离点实现重叠果实的分离。提取分离果实边缘曲线的有效轮廓后,通过改进的随机Hough算法拟合果实圆心及半径。最后选择15幅重叠果实区域二值图像,通过不同角点检测计算结果的比较,验证了SUSAN算法相比于其他角点检测方法更为有效;通过改进的随机Hough算法识别11幅图像中的21个果实,其圆心相对误差平均值、半径相对误差平均值和相对偏差平均值分别为6.90%、4.12%和6.07%,比传统Hough算法分别低4.03、2.75、1.14个百分点,说明改进的随机Hough算法得到的拟合圆更接近实际苹果果实区域。 展开更多
关键词 苹果 重叠果实 目标识别 图像处理
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基于Mask R-CNN的物体识别和定位
15
作者 彭秋辰 宋亦旭 《清华大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期135-141,共7页
为了让机器人能识别物体类别、探测物体形状、判断物体距离,提出一种基于Mask R-CNN模型的双目视觉的物体识别和定位方法。该方法利用Mask R-CNN处理双目图像,对每张图像进行物体识别和形状分割,然后利用神经网络特征对双目图像中的相... 为了让机器人能识别物体类别、探测物体形状、判断物体距离,提出一种基于Mask R-CNN模型的双目视觉的物体识别和定位方法。该方法利用Mask R-CNN处理双目图像,对每张图像进行物体识别和形状分割,然后利用神经网络特征对双目图像中的相同目标进行匹配。以物体形状为依据,使用最近点搜索算法估计视差并计算距离。实验结果表明,该方法能够以准实时的速度进行物体的识别和定位,与传统的依赖计算全局视差图的方法相比,在速度和精度上都有提高。 展开更多
关键词 机器人导航 MASK R-CNN特征匹配 物体识别 双目视觉
融合HOG+SVM与MFCC特征的自动优化物体识别系统研究 预览
16
作者 庄屹 陈玮 尹钟 《软件导刊》 2019年第3期10-15,共6页
在与人交互情况下,针对物体识别系统通过反馈信息自动优化识别能力问题,提出一种结合梯度直方图(HOG)特征提取和支持向量机(SVM)进行特定物体识别的方法。运用Tensorflow训练语音识别模型反馈人机交互信息,使系统实现自优化。以手表类... 在与人交互情况下,针对物体识别系统通过反馈信息自动优化识别能力问题,提出一种结合梯度直方图(HOG)特征提取和支持向量机(SVM)进行特定物体识别的方法。运用Tensorflow训练语音识别模型反馈人机交互信息,使系统实现自优化。以手表类别作为识别对象,通过HOG特征描述对手表进行特征提取,通过二维主成分分析(2DPCA)和线性判别分析(LDA)对整体和局部特征进行降维,运用改进的空间金字塔匹配模型通过SVM对其分类,并运用非极大值抑制(NMS)确定区域,运用训练的梅尔倒谱(MFCC)特征语音识别模型对反馈信息进行识别,最终整合信息优化识别系统。实验表明,该系统对手表有较高的识别率,并能通过人机交流在较短时间内使系统实现自优化。 展开更多
关键词 物体识别 自优化系统 梯度直方图 支持向量机 梅尔倒谱
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面向双曲线形态的探地雷达图像识别技术综述 预览
17
作者 郝彤 赵杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1366-1372,共7页
探地雷达作为一种重要的无损探测技术,可以准确快速对浅层地表进行成像,以获取埋设目标的空间与几何信息.该文在分析探地雷达成像模型与目标识别基本思路的基础上,简述和归纳了七类探地雷达图像双曲线特征的检测方法,分别为基于双曲线... 探地雷达作为一种重要的无损探测技术,可以准确快速对浅层地表进行成像,以获取埋设目标的空间与几何信息.该文在分析探地雷达成像模型与目标识别基本思路的基础上,简述和归纳了七类探地雷达图像双曲线特征的检测方法,分别为基于双曲线性质、时域信号分析、数字图像分析、机器学习、数学模型、综合性方法以及深度学习方法,最后展望了深度学习在双曲线形态识别中的应用前景. 展开更多
关键词 物探技术 无损探测 探地雷达 目标识别 双曲线特征 深度学习
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抗模糊的图像局部特征描述子 预览
18
作者 唐国良 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期39-45,共7页
针对提取图像局部特征时,尺度不变特征变换描述子对光照条件变化仅有部分不变性,特别对非线性光照变化不具备不变性,对模糊的目标图像也无法准确提取或仅能提取到很少特征点的问题,利用局部二值模式描述子对光照的健壮性提出了一种符合... 针对提取图像局部特征时,尺度不变特征变换描述子对光照条件变化仅有部分不变性,特别对非线性光照变化不具备不变性,对模糊的目标图像也无法准确提取或仅能提取到很少特征点的问题,利用局部二值模式描述子对光照的健壮性提出了一种符合人类视觉系统的自底向上再到自顶向下的视觉认知过程的新的抗模糊的图像局部特征描述子。实验表明,所提出的描述子对光照变化有更好的健壮性,对模糊的目标图像能准确地提取出更多的特征点,保留了尺度不变特征变换对缩放、旋转和压缩等变换的不变性,并显著地提高了针对模糊图像的匹配率。 展开更多
关键词 特征描述子 特征点匹配 图像匹配 目标识别
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基于移动端的“非受控”物体识别算法的实现 预览
19
作者 庞宇 刘平 雷印杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期153-157,176共6页
针对现有的物体识别方法在复杂环境下易受光照、角度、尺寸、复杂背景等“非受控”因素的影响,且识别率低、实时性差、占用内存大等问题,提出一种新的物体识别算法,并在此基础上实现了基于移动端的物体识别系统。该方法首先利用粒子滤... 针对现有的物体识别方法在复杂环境下易受光照、角度、尺寸、复杂背景等“非受控”因素的影响,且识别率低、实时性差、占用内存大等问题,提出一种新的物体识别算法,并在此基础上实现了基于移动端的物体识别系统。该方法首先利用粒子滤波算法对检测范围进行加窗跟踪,接着用分水岭分割算法对物体进行分割,然后用HOG(Histogram of Oriented Gradient)算法提取物体特征,最后运用随机森林算法进行物体匹配。实验结果表明该方法能基于移动端在“非受控”的环境下进行较快速且准确的识别,从而证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 移动端 非受控 实时性 物体识别 随机森林
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基于图像处理的SLR系统目标识别方法 预览
20
作者 闵福其 邹彤 +1 位作者 郭唐永 朱威 《北京测绘》 2019年第4期433-437,共5页
针对卫星激光测距(SLR)系统中目标卫星识别困难的问题,提出一种通过使用图像处理技术实现SLR系统目标卫星识别的方案。基于VisualStudio2015和OpenCV3.4.0和Qt5.9.6开发环境编写实现SLR系统目标卫星识别的算法,实现在CCD图像中识别标注... 针对卫星激光测距(SLR)系统中目标卫星识别困难的问题,提出一种通过使用图像处理技术实现SLR系统目标卫星识别的方案。基于VisualStudio2015和OpenCV3.4.0和Qt5.9.6开发环境编写实现SLR系统目标卫星识别的算法,实现在CCD图像中识别标注目标卫星。对运行在不同轨道高度的目标卫星进行测试,试验表明算法具有通用性、准确性、可行性。 展开更多
关键词 卫星激光测距(SLR) 目标识别 电荷耦合元件(CCD) 图像处理
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