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基于YOLO V5算法的建筑外立面渗漏红外图像识别方法 被引量：2
1
作者 吴玉龙 王嘉浩 丁勇 《无损检测》 CAS 2023年第10期54-58,共5页
采用深度学习技术中的YOLO V5目标识别算法对红外成像仪中采集到的渗漏区域红外图像进行识别。对于红外渗漏目标而言,不同背景条件、不同时间的红外渗漏目标样本量较少且难以采集,给深度学习模型的训练造成了很大的困难。深度学习需要... 采用深度学习技术中的YOLO V5目标识别算法对红外成像仪中采集到的渗漏区域红外图像进行识别。对于红外渗漏目标而言,不同背景条件、不同时间的红外渗漏目标样本量较少且难以采集,给深度学习模型的训练造成了很大的困难。深度学习需要较多的检测目标数据量进行训练,为了减少对真实渗漏红外图像数量的需求,结合仿真渗漏红外图像与真实渗漏红外图像来制作数据集,作为深度学习的样本进行训练。试验结果表明,所提出的数据集制作与识别方法,对建筑外立面红外图像中渗漏区域的识别准确率达87.6%。 展开更多
关键词 建筑外立面 红外图像 深度学习 渗漏识别
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一种基于聚类的视频子片段分割方法
2
作者 钟意 陈勇 《信息与电脑》 2019年第4期44-45,共2页
视频的子片段检测和分割是视频分析的一个重要步骤,提取视频中的关键信息能大大减少视频索引的数据量。基于此,简要介绍了传统的特征聚类技术,在聚类算法的基础上,提出一种聚类评估的方法,通过数值表示聚类的匹配程度,并对结果进行优化... 视频的子片段检测和分割是视频分析的一个重要步骤,提取视频中的关键信息能大大减少视频索引的数据量。基于此,简要介绍了传统的特征聚类技术,在聚类算法的基础上,提出一种聚类评估的方法,通过数值表示聚类的匹配程度,并对结果进行优化得到最佳聚类中心个数,保证了视频子片段检测的精度。实验证明该方法可较好地分割视频子片段。 展开更多
关键词 视频子片段 特征聚类 中心个数
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