基于BPSO的棉花异性纤维目标特征快速选择方法 被引量：5

1

作者 王金星 李恒斌 +3 位作者 王蕊 刘双喜 曹维时 闫银发 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期188-191,共4页

针对现有棉花异性纤维目标特征选择方法迭代次数多、速度慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法。使用离散型粒子群优化算法作为特征选择算法,利用支持向量机算法作为分类器对最优特征集进行验... 针对现有棉花异性纤维目标特征选择方法迭代次数多、速度慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法。使用离散型粒子群优化算法作为特征选择算法,利用支持向量机算法作为分类器对最优特征集进行验证。实验结果表明,在分类准确率与蚁群算法相当的情况下,能减少26%的运行时间。 展开更多

关键词 棉花 异性纤维 支持向量机 离散型粒子群优化算法 特征选择

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融合峰旁比和帧差均值自适应模型更新的视觉跟踪 被引量：6

2

作者 熊昌镇 车满强 +1 位作者 王润玲 卢颜 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期215-226,共12页

为了让相关滤波模型更加适应目标外观的变化,提高相关滤波跟踪算法的鲁棒性和实时性,根据相关滤波响应值、帧差均值和目标运动位移之间的关系,提出了一种单层卷积相关滤波实时跟踪模型的自适应学习率调整跟踪方法.该方法首先选取单个卷... 为了让相关滤波模型更加适应目标外观的变化,提高相关滤波跟踪算法的鲁棒性和实时性,根据相关滤波响应值、帧差均值和目标运动位移之间的关系,提出了一种单层卷积相关滤波实时跟踪模型的自适应学习率调整跟踪方法.该方法首先选取单个卷积层卷积特征,减少了卷积特征维度,然后使用单层卷积特征训练相关滤波分类器预测目标位置,用快速尺度预测方法估计跟踪目标的尺度,并采用稀疏的模型更新策略,提高跟踪的速度;最后利用相关滤波预测响应图的峰旁比估计预测位置的可信度,结合图像帧差均值和目标的运动位移量来评估目标的表观变化,并根据目标预测的可信度和表观变化情况自适应调整相关滤波模型更新的学习率,使模型快速学习目标的变化特征,提高了目标跟踪的精度.在OTB100数据集上对算法进行测试,实验结果表明,本文算法的平均距离精度达90.1%,优于实验中对比的9种主流算法,平均成功率值为79.2%,仅次于9种算法中的连续卷积跟踪算法,平均速度为31.8帧/秒,是连续卷积相关滤波算法的近30倍. 展开更多

关键词 目标跟踪 相关滤波 卷积特征 模型更新 峰旁比 帧差均值 学习率

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自适应特征选择的分层卷积视觉跟踪 被引量：1

3

作者 熊昌镇 车满强 葛金鹏 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期166-173,共8页

为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度,减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响,提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征,将相关滤波训练与预测合并,在视频序列的每一帧计算上一... 为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度,减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响,提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征,将相关滤波训练与预测合并,在视频序列的每一帧计算上一帧目标区域与非目标区域的卷积特征均值比,选取满足特征均值比要求的卷积通道特征训练相关滤波分类器,根据分类器与目标特征的最大响应值预测目标位置;最后根据预测结果稀疏更新目标初始帧特征,作为后续帧训练分类器的依据.在OTB-100标准数据集上对算法进行测试,实验结果表明本文算法的平均距离精度为91%,平均重叠率精度为64.4%,平均速度为21.7帧/秒,比原分层卷积相关滤波跟踪算法分别高出7.3、8.2个百分点和11.3帧/秒,该算法的平均距离精度比高精度的连续卷积跟踪算法(CCOT)高1.2个百分点,跟踪速度是CCOT的近20倍.本文算法可以有效提升分层卷积跟踪算法的速度和精度,在目标发生遮挡、快速运动等干扰时能稳定跟踪到目标. 展开更多

关键词 机器视觉 视觉跟踪 相关滤波 卷积神经网络 通道选择

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事故车辆图像特征点的自动匹配 被引量：2

4

作者 陶泽明 裴玉龙 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期138-143,共6页

针对一般自动匹配成果难以直接应用到交通事故勘查的立体匹配中这一问题,文中提出了一种事故车辆图像特征点的自动匹配方法,应用SIFT理论和BP神经网络理论构造了事故车辆图像特征点的自动匹配模型,并进行了实验验证.研究结果表明,该匹... 针对一般自动匹配成果难以直接应用到交通事故勘查的立体匹配中这一问题,文中提出了一种事故车辆图像特征点的自动匹配方法,应用SIFT理论和BP神经网络理论构造了事故车辆图像特征点的自动匹配模型,并进行了实验验证.研究结果表明,该匹配方法可以实现立体像对中任一选定目标的自动匹配,匹配的结果能够作为精匹配的提示.该匹配方法可大幅度提高立体匹配选点的效率,提高交通事故立体视觉系统的量测速度,并且可以作为一种技术手段为确认车牌被遮挡的违章车辆提供借鉴. 展开更多

关键词 交通安全 立体匹配 SIFT理论 BP神经网络 立体视觉

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基于子空间投影的残缺人脸图像识别新算法 被引量：1

5

作者 蒲晓蓉 郑自明 周伟 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期208-210,220,共4页

提出了改进的基于子空间投影的残缺人脸图像识别新算法,利用非负稀疏矩阵将原始人脸图像分解,从高维空间降到低维子空间,再利用Fisher线性判别式方法进一步降低子空间维数;然后利用欧式距离测量法,识别待测试人脸。实验证明,对残缺人脸... 提出了改进的基于子空间投影的残缺人脸图像识别新算法,利用非负稀疏矩阵将原始人脸图像分解,从高维空间降到低维子空间,再利用Fisher线性判别式方法进一步降低子空间维数;然后利用欧式距离测量法,识别待测试人脸。实验证明,对残缺人脸图像的识别,新算法具有满意的识别率。 展开更多

关键词 Fisher线性判别式 子空间 人脸识别 主成成分分析

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一种基于聚合和隧道技术的MPLS组播新策略 被引量：1

6

作者 徐洁 李炜 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期228-231,共4页

在深入研究现有的能够减少组播转发状态和组播抖动,以及高效容错多协议标签交换组播策略的基础上,提出了一种综合的多协议标签交换组播策略,即基于聚合和隧道技术的组播策略,采用组聚合机制和隧道技术,能够更有效地缓解有限标记空间,增... 在深入研究现有的能够减少组播转发状态和组播抖动,以及高效容错多协议标签交换组播策略的基础上,提出了一种综合的多协议标签交换组播策略,即基于聚合和隧道技术的组播策略,采用组聚合机制和隧道技术,能够更有效地缓解有限标记空间,增强组播的健壮性和稳定性。 展开更多

关键词 多协议标签交换 组播 聚合 隧道

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基于二自由度云台的目标跟踪系统设计 被引量：4

7

作者 张建仓 杨哲辉 孙启富 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第9期2579-2581,共3页

针对动目标跟踪普遍存在的跟踪精度不高及跟踪时间短的问题,设计了一种基于二自由度云台的新型的目标跟踪控制系统;该系统将采用TMS320DM642作为主控制器,利用STM32f417作为云台控制器,完成目标跟踪系统的硬件设计,并将跟踪、控制等算... 针对动目标跟踪普遍存在的跟踪精度不高及跟踪时间短的问题,设计了一种基于二自由度云台的新型的目标跟踪控制系统;该系统将采用TMS320DM642作为主控制器,利用STM32f417作为云台控制器,完成目标跟踪系统的硬件设计,并将跟踪、控制等算法移植到系统平台上,实现对动目标的主动协同跟踪;在复杂的户外背景下,对高速车辆进行跟踪特性测试;实验结果表明,在目标遇到遮挡或者形状改变、旋转情形下,该系统仍能稳定跟踪目标。 展开更多

关键词 二自由度云台 主动协同跟踪 云台控制

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改进的基于FPFH特征配准点云的方法 被引量：14

8

作者 马大贺 刘国柱 《计算机与现代化》 2017年第11期46-50,共5页

ICP(Iterative Closest Point)算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息。针对该方法的初始匹配中距离测度等问题,提出一种改进的基于FPFH特征配准点云的方... ICP(Iterative Closest Point)算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息。针对该方法的初始匹配中距离测度等问题,提出一种改进的基于FPFH特征配准点云的方法。点云配准时首先计算2个点云的点的FPFH特征之间的巴氏距离,以k-d树检索巴氏距离最小的对应点,然后利用奇异值分解计算初始转换矩阵,进行ICP算法精细匹配,求得最终变换矩阵。实验结果表明,改进的基于FPFH特征配准点云的方法能为ICP算法提供良好的初始变换矩阵,在同等迭代次数下该方法具有更高的精度。 展开更多

关键词 巴氏距离 FPFH 点云特征 点云配准

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基于网络计算的农业远程分析的设计与实现

9

作者 刘扬 袁小华 周清波 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期19-21,共3页

针对网络计算需要处理分布式异构数据调用和分布式计算的问题,将网络计算中单个节点的计算环境处理成浏览器/服务器架构,采用Java数据库接口中间件、Applet与Servlet通讯以及Java类包数据签名等技术,设计了能调用和访问分布式异构数据... 针对网络计算需要处理分布式异构数据调用和分布式计算的问题,将网络计算中单个节点的计算环境处理成浏览器/服务器架构,采用Java数据库接口中间件、Applet与Servlet通讯以及Java类包数据签名等技术,设计了能调用和访问分布式异构数据并进行分布式计算的计算环境,在集成了常用农业生产优化模型分析和专家系统等的农业远程分析系统中,对B/S结构中的网络计算环境设计进行了实现。用于计算和推理分析的Java类包通过浏览器下载到本地运行;系统分别在Applet上给出数据库接口,供客户端连接本地或远程的不同类型数据库,实现了对分布式数据的在线分析决策。 展开更多

关键词 网络计算 数据调用 数据访问 农业远程分析系统

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融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪算法 被引量：3

10

作者 熊昌镇 卢颜 闫佳庆 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期278-286,共9页

为提升融合梯度直方图特征和颜色属性特征的有效卷积操作跟踪算法(ECO-HC)的跟踪精度和速度,提出一种融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪方法。根据梯度直方图和颜色属性的不同特性加权融合相关滤波响应值,采用自适应迭代方法预测目... 为提升融合梯度直方图特征和颜色属性特征的有效卷积操作跟踪算法(ECO-HC)的跟踪精度和速度,提出一种融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪方法。根据梯度直方图和颜色属性的不同特性加权融合相关滤波响应值,采用自适应迭代方法预测目标位置;融合多尺度搜索区域,目标上下文特征和目标预测失败时重定位方法进一步提高跟踪精度。在标准数据集OTB-100上进行算法评估,实验结果表明,所提算法的平均距离精度为89.2%,平均重叠率精度为80.6%,比ECO-HC算法分别高3.6%和2.1%。中央处理器的跟踪速度达65.2 frame/s,优于实验中对比的其他跟踪算法。所提算法有效地提高了跟踪精度,在严重遮挡、光照变化等干扰下,仍能较好地跟踪目标。 展开更多

关键词 机器视觉 相关滤波 加权融合 自适应迭代 上下文特征 重定位

原文传递

结合注意力与特征融合网络调制的视觉跟踪算法 被引量：3

11

作者 许克应 束平 鲍华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第12期150-161,共12页

针对现有网络调制类的跟踪算法忽略高阶特征信息从而在应对大尺度变化、物体形变时易发生漂移的现象,提出了一种结合注意力与特征融合网络调制的目标跟踪算法。首先,将一个高效的选择核注意力模块嵌入在特征提取的主干网络中,使网络更... 针对现有网络调制类的跟踪算法忽略高阶特征信息从而在应对大尺度变化、物体形变时易发生漂移的现象,提出了一种结合注意力与特征融合网络调制的目标跟踪算法。首先,将一个高效的选择核注意力模块嵌入在特征提取的主干网络中,使网络更关注于对目标特征信息的提取;其次,对提取的特征采用多尺度交互网络充分挖掘层内多尺度信息,并且融合高阶特征信息来提升对目标的表征能力,以适应跟踪过程中复杂多变的环境;最后,通过金字塔调制网络引导测试分支学习最优交并比预测,实现对目标的精确估计。实验结果表明,在VOT2018、OTB100、GOT10k、TrackingNet和LaSOT视觉跟踪基准上,相比其他算法,所提算法在跟踪精度和成功率上展现了较强的竞争力。 展开更多

关键词 图像处理 目标跟踪 特征提取 注意力机制 特征融合

原文传递

多模型融合的孪生网络视觉跟踪 被引量：1

12

作者 车满强 李树斌 葛金鹏 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第4期341-348,共8页

为提升孪生网络视觉跟踪算法的准确性,提出一种融合多任务差异化同质型模型的孪生网络视觉跟踪算法。首先在决策层对孪生网络视觉跟踪模型与目标分割模型进行融合,然后结合多尺度搜索区域、目标上下文特征、多学习率模型更新策略进行跟... 为提升孪生网络视觉跟踪算法的准确性,提出一种融合多任务差异化同质型模型的孪生网络视觉跟踪算法。首先在决策层对孪生网络视觉跟踪模型与目标分割模型进行融合,然后结合多尺度搜索区域、目标上下文特征、多学习率模型更新策略进行跟踪。在标准数据集VOT、OTB、LaSOT、UAV123上进行算法评估。实验结果表明,所提算法在遮挡、快速运动、光照变化等干扰下可以稳定跟踪目标。 展开更多

关键词 机器视觉 视觉跟踪 孪生网络 模型融合 上下文特征 多学习率

原文传递

单目立体视觉中的系统误差与棱镜位姿对视场的影响评估 被引量：1

13

作者 原天宇 代祥俊 杨福俊 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期94-105,共12页

对棱镜分光式单目立体视觉系统进行了深度方程的推导,修正了棱镜位姿偏移引入的成像误差,分析了位姿引起的成像视场变化。该系统由一个相机与两个具有相同参数的双棱镜组成,相机单次拍摄可获取两幅具有视差的子图像,这可视为两个具有一... 对棱镜分光式单目立体视觉系统进行了深度方程的推导,修正了棱镜位姿偏移引入的成像误差,分析了位姿引起的成像视场变化。该系统由一个相机与两个具有相同参数的双棱镜组成,相机单次拍摄可获取两幅具有视差的子图像,这可视为两个具有一定夹角的虚拟相机同时成像。采用虚拟点模型与光线追踪法推导深度方程,建立视差与深度方程参数之间的关系,进一步研究了系统中物距与夹角对图像深度信息与视差的影响。棱镜组的人为放置,不可避免地引入位姿误差,进而影响每个成像通道中的成像视场。基于棱镜的旋转与偏移,建立了修正的虚拟点模型,并深入研究了棱镜组位姿对系统成像与视场产生的影响;最后通过实验验证了理论与推导的有效性与准确性。 展开更多

关键词 测量 单目立体视觉 棱镜位姿 深度方程 系统误差 视场评估

原文传递