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结合行人检测和重识别的人员搜索框架在搜寻走失儿童中的应用分析 认领
1
作者 毕君郁 《无线互联科技》 2020年第5期157-159,共3页
我国每年失踪儿童约有20万人,如何利用人工智能技术寻找走失儿童是社会讨论的热点问题。首先,文章将行人检测和行人重识别相结合,建立了端到端的行人搜索框架,并使用OIM监督学习。然后,在Person Search数据集上进行训练后,分别用儿童和... 我国每年失踪儿童约有20万人,如何利用人工智能技术寻找走失儿童是社会讨论的热点问题。首先,文章将行人检测和行人重识别相结合,建立了端到端的行人搜索框架,并使用OIM监督学习。然后,在Person Search数据集上进行训练后,分别用儿童和成年人的图片作为输入进行测试。最后,根据评价指标证明文章的搜索框架有70%以上的成功率,且儿童比成年人更加难以搜寻。 展开更多
关键词 行人重识别 行人检测 寻找走失儿童 深度学习
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基于深度置信网络的酒店入住管理系统研究 认领 被引量:1
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作者 张珣 权家运 《软件导刊》 2020年第6期125-129,共5页
为了解决当下智能酒店出现无法人证合一以及资源不必要浪费问题,通过视频流人脸识别技术与行人再识别技术应用,结合模糊集理论改进的深度置信网络模型实现人体检测,提出一种新型智能化的酒店入住管理系统模型。人脸识别技术、多数据融... 为了解决当下智能酒店出现无法人证合一以及资源不必要浪费问题,通过视频流人脸识别技术与行人再识别技术应用,结合模糊集理论改进的深度置信网络模型实现人体检测,提出一种新型智能化的酒店入住管理系统模型。人脸识别技术、多数据融合技术以及“居民身份证网上功能凭证”,为模型提供了可靠的技术支持。结合模糊控制理论的深度置信网络人体检测模型相较于传统人体感应模型,可观察范围由单一场景拓展到复杂多因素场景,有效排除了各种因素的干扰。 展开更多
关键词 人脸识别 行人再识别 多数据融合 模糊集理论 深度置信网络
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基于步态的行人重识别算法研究 认领
3
作者 官洪运 缪新苗 +2 位作者 王亚青 井倩倩 张抒艺 《现代计算机》 2020年第23期48-52,共5页
随着安防和刑侦技术的发展,以及多媒体技术的普及,监控网络迅速扩大,基于行人重识别的海量视频搜索已成为当前网络监控的研究热点。在研究基于步态行为特征进行行人重识别的基础上,利用局部二值模式、HSV颜色特征进行相似行人预检测弥... 随着安防和刑侦技术的发展,以及多媒体技术的普及,监控网络迅速扩大,基于行人重识别的海量视频搜索已成为当前网络监控的研究热点。在研究基于步态行为特征进行行人重识别的基础上,利用局部二值模式、HSV颜色特征进行相似行人预检测弥补步态实时性不足,提出一种基于步态的行人重识别算法。实验结果表明,该算法具有较强的区分度,性能稳定可靠,对解决跨摄像头条件下的行为分析、目标跟踪和目标搜索等有着重要意义。 展开更多
关键词 行人重识别 特征提取 步态能量图 机器学习
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基于多视角跨模态的电力现场作业行人重识别网络架构技术研究 认领
4
作者 张森 张颉 +3 位作者 王尧 刘锦隆 闫斌 尚赵伟 《四川电力技术》 2020年第6期6-10,15,共6页
可见光到红外光跨模态行人重识别目的是实现在白天和夜间环境下对行人身份的识别判断,在视频监控领域具有重要研究价值。因可见光和红外光成像原理的不同,给跨模态重识别问题带来了挑战。设计了一种新的网络结构,用于缓解模态间数据差异... 可见光到红外光跨模态行人重识别目的是实现在白天和夜间环境下对行人身份的识别判断,在视频监控领域具有重要研究价值。因可见光和红外光成像原理的不同,给跨模态重识别问题带来了挑战。设计了一种新的网络结构,用于缓解模态间数据差异,提高行人重识别模型的精度。网络结构分为两部分:基于注意力的模态迁移模块嵌入特征网络的输入级,可缩小跨模态差异;基于分块的多粒度特征分解模块,同时考虑整体信息和局部信息并了提高有效信息的利用率。在公开数据集SYSU-MM01上,所提方法的累计匹配特性指标的rank1达到了56.45%,平均精确度指标达到了53.52%,比当前最佳方法(XIV,AAAI-2020)分别提高了6.53%和2.79%,有效提高了可见光到红外光跨模态行人重识别的性能。 展开更多
关键词 行人重识别 跨模态 注意力 多粒度特征
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基于深度相机的移动机器人自主跟随技术 认领 被引量:1
5
作者 任恒乐 徐方 +1 位作者 邸霈 田大吉 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第2期562-566,共5页
为解决移动机器人在复杂环境下进行自主跟随的问题,提出一种基于深度相机的自主跟随方法。搭建一个载有深度相机的全向移动平台;通过提取图像中的方向梯度直方图来检测行人,利用社会力模型预测行人的运动状态,结合分段颜色直方图信息提... 为解决移动机器人在复杂环境下进行自主跟随的问题,提出一种基于深度相机的自主跟随方法。搭建一个载有深度相机的全向移动平台;通过提取图像中的方向梯度直方图来检测行人,利用社会力模型预测行人的运动状态,结合分段颜色直方图信息提出一种行人模型来识别行人;利用人工势场法进行路径规划,完成自主跟随任务。实验结果表明,应用该方法移动机器人,在有行人干扰或距离行人较近的复杂环境下能够顺利的完成跟随任务。 展开更多
关键词 自主跟随 行人识别 社会力模型 人工势场法 全向移动平台
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基于NV 夜视系统融合的AEBS系统夜间控制技术 认领
6
作者 文翊 孙国正 +1 位作者 李泽彬 吴相昆 《汽车实用技术》 2020年第23期33-38,50,共7页
论文深入研究NV夜视系统及AEBS自主紧急制动系统图像处理的特征原理,从基本的成像原理出发,利用夜视系统对夜间目标物识别能力,嵌套入AEBS自主制动系统。通过不同的融合方法对AEBS系统图像和NV夜视系统图像融合,并采用基本行人检测算法... 论文深入研究NV夜视系统及AEBS自主紧急制动系统图像处理的特征原理,从基本的成像原理出发,利用夜视系统对夜间目标物识别能力,嵌套入AEBS自主制动系统。通过不同的融合方法对AEBS系统图像和NV夜视系统图像融合,并采用基本行人检测算法,使行人识别和展现能力增强,并使得AEBS系统夜间识别能力大幅提升。同时,为更多传感器数据融合及优势互补开拓了新的研究方向。 展开更多
关键词 夜视系统 AEBS系统 图像融合 行人识别
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基于深度学习的行人再识别算法研究综述 认领
7
作者 赵巧花 《信息与电脑》 2020年第2期37-38,41共3页
在计算机视觉领域,一个良好的行人再识别系统,主要包括行人检测、行人跟踪和行人再识别,这3个模块已形成专门的研究领域。行人再识别(Person re-identification)跨视域下在一个摄像头中出现的行人,识别该行人是否在其他摄像头中出现。... 在计算机视觉领域,一个良好的行人再识别系统,主要包括行人检测、行人跟踪和行人再识别,这3个模块已形成专门的研究领域。行人再识别(Person re-identification)跨视域下在一个摄像头中出现的行人,识别该行人是否在其他摄像头中出现。行人再识别的研究主要涉及特征提取、相似度度量和排序3部分。基于此,笔者首先介绍了行人再识别的概念和研究的关键点,对于深度学习网络的相关概念进行了简述,进而对行人再识别的国内外主线算法进行了对比,最后对行人再识别的研究进行了展望,能够在优化模型算法的基础上提升行人再识别的鲁棒性。 展开更多
关键词 行人识别 深度学习 目标检测与跟踪 特征提取
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基于生成对抗网络的跨模态行人重识别研究 认领
8
作者 冯敏 张智成 +2 位作者 吕进 余磊 韩斌 《现代信息科技》 2020年第4期107-109,共3页
红外图像与可见光图像的跨模态行人重识别是一个备受关注的任务问题。与传统可见光条件下的单一模态行人重识别问题相比,跨模态行人重识别还包含成像原理导致的模态差异的难点。现有方法仅从特征级别增加约束,忽略了模态差异的独特性。... 红外图像与可见光图像的跨模态行人重识别是一个备受关注的任务问题。与传统可见光条件下的单一模态行人重识别问题相比,跨模态行人重识别还包含成像原理导致的模态差异的难点。现有方法仅从特征级别增加约束,忽略了模态差异的独特性。为此,文章将分别处理模态差异和外观差异,使用循环生成对抗网络减小模态差异,使用度量学习降低外观差异。同时,还提出一个跨模态的图像融合模块。在RegDB和SYSU-MM01数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 生成对抗网络 行人重识别 跨模态
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基于四元数局部排序二值模式特征的行人识别 认领
9
作者 田甜 黄影平 +1 位作者 胡兴 慈文彦 《电子测量技术》 2019年第4期117-122,共6页
行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道(即R、G、B通道)中提取特征描述子(如方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等),最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通... 行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道(即R、G、B通道)中提取特征描述子(如方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等),最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通道之间的关联信息。为此,采用四元局部排序二值模式(QLRBP)运算方法从彩色图像中提取局部特征描述子。与传统方法不同的是,该方法是一种整体的方法,是在彩色图像的四元数表示空间而非3个颜色通道中分别提取LBP特征。首先,将从车载摄像头中采集的彩色图像通过四元数转换获得其四元数表示;然后,对四元数空间中图像进行CTQ变换,并计算变换后的图像相位;最后,在每个四元数相位上进行LBP运算,并生成行人彩色图像的局部特征描述子。QLRBP能够同时处理所有的颜色通道,因此能够同时包含三通道之间的关系。在行人判定方法上,本文首先提取所有正负样本的QLRBP特征,并使用K-最近邻(K-NN)算法训练分类器。在INRIA数据库上测试表明,QLRBP描述子对于彩色行人的检测比其他常用的特征描述子(如HOG特征,LBP特征)具有更高的精确度,性能接近当前先进的行人识别方法。 展开更多
关键词 行人特征提取 四元数 四元数局部排序二值模式 行人识别 K-最近邻算法
基于业务应用的ReID评估指标研究 认领
10
作者 窦伟 《现代计算机》 2019年第27期22-26,40共6页
行人再识别技术是图像检索问题的一个分支,旨在实现跨摄像机设备下的行人检索,被广泛应用于智能安防和智能监控等领域。首先简要介绍行人再识别的相关概念及发展过程,然后对当前的行人再识别算法的评估指标进行概括与总结,最后针对现有... 行人再识别技术是图像检索问题的一个分支,旨在实现跨摄像机设备下的行人检索,被广泛应用于智能安防和智能监控等领域。首先简要介绍行人再识别的相关概念及发展过程,然后对当前的行人再识别算法的评估指标进行概括与总结,最后针对现有的评价指标对算法的评估“一概而论”的问题,即在判断是否正确地找到目标行人的图像时,仅考虑是不是同一个人的图像,而不考虑检索到的图像质量以及对检索要求的满足程度这一问题,结合实际的业务需求,提出一种行人再识别技术评价指标的发展方向,以期为行人再识别技术的应用提供参考。 展开更多
关键词 行人再识别 评估指标 行人检索
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基于奇异值分解行人对齐网络的行人重识别 认领
11
作者 张继 金翠 +1 位作者 王洪元 陈首兵 《山东大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期91-97,共7页
为解决行人重识别的训练数据集中自动检测出的行人图像背景过大和行人部分缺失的错位现象问题,使用空间变换网络层对图像错位进行处理。为优化整个网络的深度学习过程,提高图像检索能力,增加网络特征层,使用奇异值向量分解方法对其进行... 为解决行人重识别的训练数据集中自动检测出的行人图像背景过大和行人部分缺失的错位现象问题,使用空间变换网络层对图像错位进行处理。为优化整个网络的深度学习过程,提高图像检索能力,增加网络特征层,使用奇异值向量分解方法对其进行处理。将行人对齐网络和奇异向量分解相结合,构造奇异值分解行人对齐网络,既可解决图像错位问题,又提高图像特征的相似性度量的效果。在Market1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上进行试验,并与行人对齐网络和其他深度学习与非深度学习的行人重识别方法进行比较,试验结果中整个网络的平均检索精度和行人图像第一次匹配正确的概率平均达到了65%和80%左右,这表明奇异值分解行人对齐网络可以提高对行人匹配的效果。 展开更多
关键词 行人重识别 奇异向量分解 行人对齐 深度学习 空间变换网络
基于VGG-NET的行人重识别 认领
12
作者 武忠 贺丽丽 +1 位作者 姚利花 王峰霞 《山西大同大学学报:自然科学版》 2019年第6期10-12,21共4页
首先采用卷积神经网络中的ALEX-NET和VGG-NET网络在Market-1501数据集上对行人特征进行提取,然后将提取出的行人特征进行相似性度量,通过计算行人准确率mAP值来实现最优匹配。实验证明,VGGNET模型较ALEX-NET模型的特征提取效果好,行人... 首先采用卷积神经网络中的ALEX-NET和VGG-NET网络在Market-1501数据集上对行人特征进行提取,然后将提取出的行人特征进行相似性度量,通过计算行人准确率mAP值来实现最优匹配。实验证明,VGGNET模型较ALEX-NET模型的特征提取效果好,行人重识别的准确率高。 展开更多
关键词 行人重识别 卷积神经网络 相似性度量 mAP值
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基于KDTree树和欧式聚类的越野环境下行人识别的研究 认领
13
作者 范晶晶 王力 +1 位作者 褚文博 罗禹贡 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1410-1415,共6页
越野环境下行人的识别是班组伴随自动驾驶车辆的基础要求。本文中针对激光雷达点云数据中的行人识别问题,特别是越野环境下的特殊问题,提出基于聚类思想的解决方案。在理论分析的基础上,结合人的几何物理特征,设计了基于KDTree和欧式聚... 越野环境下行人的识别是班组伴随自动驾驶车辆的基础要求。本文中针对激光雷达点云数据中的行人识别问题,特别是越野环境下的特殊问题,提出基于聚类思想的解决方案。在理论分析的基础上,结合人的几何物理特征,设计了基于KDTree和欧式聚类的行人识别算法,并在越野环境下履带式车辆上进行试验。结果表明,所设计的激光雷达行人识别算法能准确识别激光雷达点云数据中的行人,在越野环境下有良好的识别率。 展开更多
关键词 行人识别 激光雷达 聚类
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基于卷积神经网络的室内行人识别与定位 认领 被引量:2
14
作者 张久鑫 《电子设计工程》 2018年第24期140-143,149共5页
针对现有室内定位技术存在的问题,文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号,用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息,通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状... 针对现有室内定位技术存在的问题,文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号,用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息,通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状况。通过智能手机内嵌传感器采集的运动特征并与心中的行人特征对比,系统可以在视频画面内的诸多行人中准确识别出持有智能手机的定位服务发起者,并报告实时的定位信息,定位平均误差可达到三十厘米以下。 展开更多
关键词 室内定位 行人识别 计算机视觉 卷积神经网络 运动传感器
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基于深度Siamese网络的行人重识别 认领
15
作者 李锦明 顾昊 《武警工程大学学报》 2018年第6期10-14,共5页
行人重识别是在给定的行人数据库中找到特定的行人,其难点和挑战在于行人图片的光照强度变化以及姿态差异。提出一种卷积神经网络与Siamese网络结合的网络模型,从行人的训练数据集中通过学习行人间的关系和不同点并提取行人特征,增大不... 行人重识别是在给定的行人数据库中找到特定的行人,其难点和挑战在于行人图片的光照强度变化以及姿态差异。提出一种卷积神经网络与Siamese网络结合的网络模型,从行人的训练数据集中通过学习行人间的关系和不同点并提取行人特征,增大不同行人间的距离并缩小同一行人间的距离,从而提高重识别的准确率。在VIPER和Marketl501两个数据集上实验证明,卷积网络模型在大数据集Marketl501上训练的模型效果更好,而通过Siamese网络的训练,在小数据集VIPeR上效果提高了4%。 展开更多
关键词 行人重识别 Siamese网络 卷积神经网络 深度学习
降低激光雷达行人识别错误率的多算法组合的研究 认领
16
作者 严薪 江铭鑫 +3 位作者 孟凡喆 章鹏 王梓路 赵宁 《电子器件》 CAS 北大核心 2018年第4期986-990,共5页
为了提高激光雷达识别行人的正确率,提出了一种可以降低行人识别错误率的多算法组合。该方法先采用高斯滤波算法降低噪声的影响,然后利用近邻聚类算法对数据进行聚类处理,再利用组合的聚类中心角算法和最小二乘圆拟合算法对聚类后的数... 为了提高激光雷达识别行人的正确率,提出了一种可以降低行人识别错误率的多算法组合。该方法先采用高斯滤波算法降低噪声的影响,然后利用近邻聚类算法对数据进行聚类处理,再利用组合的聚类中心角算法和最小二乘圆拟合算法对聚类后的数据进行行人腿部检测,完成行人的识别。该多算法组合与单一使用一种识别算法相比,行人识别的错误率由40%降低到了10%以下,充分说明该算法组合具有良好的性能。 展开更多
关键词 行人识别 激光雷达 近邻聚类 圆拟合 聚类中心角
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基于激光雷达的舞蹈机器人室内行人跟踪方法 认领 被引量:8
17
作者 刘召 宋立滨 +3 位作者 耿美晓 于涛 王增喜 郭凯 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2017年第6期247-252,258共7页
为使舞蹈机器人根据行人的运动轨迹进行路径的动态规划,增强与人共处的能力,提出一种基于激光雷达的室内行人跟踪方法。获取激光原始数据并进行预处理,根据激光数据的分布特点对DBSCAN算法进行优化,实现激光数据的快速聚类,完成环... 为使舞蹈机器人根据行人的运动轨迹进行路径的动态规划,增强与人共处的能力,提出一种基于激光雷达的室内行人跟踪方法。获取激光原始数据并进行预处理,根据激光数据的分布特点对DBSCAN算法进行优化,实现激光数据的快速聚类,完成环境分割,给出基于类簇到激光雷达的距离及行人身体宽度的行人识别方法,并将行人簇的位置作为初始跟踪位置,将激光数据图形化显示,激光数据转换成视频数据,利用粒子滤波算法实现行人跟踪并实时绘制轨迹。实验结果表明,该方法能获得较好的行人识别以及跟踪效果,且实时性较强。 展开更多
关键词 激光雷达 舞蹈机器人 DBSCAN算法 行人识别 粒子滤波 行人跟踪
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Gabor小波与HOG特征融合的行人识别算法 认领 被引量:2
18
作者 包晓敏 任文静 吕文涛 《无线电工程》 2017年第10期25-29,48共6页
针对传统HOG特征行人检测方法中,当目标存在遮挡以及面对复杂环境条件下,行人识别存在较高漏检率和误检率的问题,提出一种基于Gabor小波与HOG特征融合(G-HOG)的行人识别算法。利用Gabor小波对样本图像进行特征变换并在尺度和方向上融... 针对传统HOG特征行人检测方法中,当目标存在遮挡以及面对复杂环境条件下,行人识别存在较高漏检率和误检率的问题,提出一种基于Gabor小波与HOG特征融合(G-HOG)的行人识别算法。利用Gabor小波对样本图像进行特征变换并在尺度和方向上融合,获取Gabor特征图像,利用HOG算子在特征图像上提取目标特征,进行样本分类,获取行人目标的疑似区域;对行人样本进行HOG特征提取与训练,实现对疑似区域的目标识别。实验结果表明,基于G-HOG特征的行人识别算法在INRIA、MIT与Daimler数据库上性能表现良好,能够获取较高的查全率和识别率。 展开更多
关键词 行人识别 GABOR变换 方向梯度直方图 支持向量机
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基于图像处理的矿用电机车行人监测预警系统设计 认领 被引量:2
19
作者 刘聪美 《煤炭工程》 北大核心 2016年第5期17-19,23共4页
在分析常用障碍物检测方法基础上,提出了一种基于数字图像处理的行人监测预警系统。介绍了该系统的整体结构及软件设计,指出该系统首先利用霍夫直线检测在图像上确定铁轨的位置,然后运用支持向量机(SVM)在前方铁轨上检测行人,当出现... 在分析常用障碍物检测方法基础上,提出了一种基于数字图像处理的行人监测预警系统。介绍了该系统的整体结构及软件设计,指出该系统首先利用霍夫直线检测在图像上确定铁轨的位置,然后运用支持向量机(SVM)在前方铁轨上检测行人,当出现行人时以声光报警的形式提醒司机注意前方的行人。最后进行实验,结果表明,该算法能很好的识别轨道上的行人并提前报警。 展开更多
关键词 障碍物检测方法 电机车 图像识别 行人识别 铁轨识别
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基于深度分层特征表示的行人识别方法 认领 被引量:4
20
作者 孙锐 张广海 高隽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1528-1535,共8页
该文针对行人识别中的特征表示问题,提出一种混合结构的分层特征表示方法,这种混合结构结合了具有表示能力的词袋结构和学习适应性的深度分层结构。首先利用基于梯度的HOG局部描述符提取局部特征,再通过一个由空间聚集受限玻尔兹曼机组... 该文针对行人识别中的特征表示问题,提出一种混合结构的分层特征表示方法,这种混合结构结合了具有表示能力的词袋结构和学习适应性的深度分层结构。首先利用基于梯度的HOG局部描述符提取局部特征,再通过一个由空间聚集受限玻尔兹曼机组成的深度分层编码方法进行编码。对于每个编码层,利用稀疏性和选择性正则化进行无监督受限玻尔兹曼机学习,再应用监督微调来增强分类任务中视觉特征表示,采用最大池化和空间金字塔方法得到高层图像特征表示。最后采用线性支持向量机进行行人识别,提取深度分层特征遮挡等与目标无关部分自然分离,有效提高了后续识别的准确性。实验结果证明了所提出方法具有较高的识别率。 展开更多
关键词 行人识别 混合结构 深度学习 深度分层编码 受限玻尔兹曼机
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