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Global Economic Scene Vs. Economic Security at the Turn of Century
1
作者 陆忠伟 《Contemporary International Relations》 1999年第8期1-22,共22页
Financial Power and Its Strategic Significance A financial crisis hit Asia in 1997. It was both a predatory monetary war a-gainst developing nations launched by the hedge funds and a scramble for fi-nancial supremacy ... Financial Power and Its Strategic Significance A financial crisis hit Asia in 1997. It was both a predatory monetary war a-gainst developing nations launched by the hedge funds and a scramble for fi-nancial supremacy among the monopoly capital in America, Western Eu-rope and Japan. Indeed, the term "Asian financial crisis" is a misnomer. It can nolonger faithfully reflect the scope and essence of the financial storm. Over the pasttwo years, financial turmoil has visited upon Russia and Brazil and has shaken theentire capitalist economic system. In this crash, while Asian nations have 展开更多
关键词 over Economic Security at the Turn of Century global Economic scene Vs
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Research on Motion Attention Fusion Model-Based Video Target Detection and Extraction of Global Motion Scene
2
作者 Long Liu Boyang Fan Jing Zhao 《Journal of Signal and Information Processing》 2013年第3期30-35,共6页
For target detection algorithm under global motion scene, this paper suggests a target detection algorithm based on motion attention fusion model. Firstly, the motion vector field is pre-processed by accumulation and ... For target detection algorithm under global motion scene, this paper suggests a target detection algorithm based on motion attention fusion model. Firstly, the motion vector field is pre-processed by accumulation and median filter;Then, according to the temporal and spatial character of motion vector, the attention fusion model is defined, which is used to detect moving target;Lastly, the edge of video moving target is made exactly by morphologic operation and edge tracking algorithm. The experimental results of different global motion video sequences show the proposed algorithm has a better veracity and speedup than other algorithm. 展开更多
关键词 TARGET Detection ATTENTION Model global scene
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基于BEV的AGV导航控制技术
3
作者 尹昊 高忱 +3 位作者 张旭堂 陈晓峰 马兴明 金天国 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2562-2569,共8页
针对目前生产车间场景中AGV导航控制技术柔性差、部署成本高等问题,提出一种基于BEV的AGV导航控制技术。引入将多个相机视图转换为全局视图的方法,解决了单相机涵盖场景信息不全的问题;引入YOLO神经网络,对场景中的AGV标识码进行识别定... 针对目前生产车间场景中AGV导航控制技术柔性差、部署成本高等问题,提出一种基于BEV的AGV导航控制技术。引入将多个相机视图转换为全局视图的方法,解决了单相机涵盖场景信息不全的问题;引入YOLO神经网络,对场景中的AGV标识码进行识别定位,确定了全局场景中AGV的位置和姿态;引入改进A*路径规划算法和模糊自适应PID控制器,实现了AGV的路径规划和避障控制。实验结果表明,AGV的定位控制精度能够达到4 mm以内,方向误差达到3°以内,改进后的路径规划算法遍历的节点数量减少了48.65%,运行时间减少了65.81%,实现了高柔性、高精度、高效率的AGV导航控制。 展开更多
关键词 目标检测 神经网络 全局场景 鸟瞰视图 自动引导运输车 导航控制 路径规划
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基于改进YOLOv8复杂街道场景下的红外目标检测算法 被引量:1
4
作者 洪俐 曾祥进 《红外技术》 北大核心 2025年第5期591-600,共10页
针对复杂街道背景下的红外图像因遮挡、缺乏纹理细节等因素而导致目标误检、漏检的问题,提出一种复杂街道场景下的红外目标检测算法。以YOLOv8n作为基线模型,首先,通过设计多分支卷积结构,以强化特征提取和特征表达,利用结构重参数化实... 针对复杂街道背景下的红外图像因遮挡、缺乏纹理细节等因素而导致目标误检、漏检的问题,提出一种复杂街道场景下的红外目标检测算法。以YOLOv8n作为基线模型,首先,通过设计多分支卷积结构,以强化特征提取和特征表达,利用结构重参数化实现训练和推理阶段解耦,提高模型推理速度,同时引入全局自注意力估计来加快注意力的计算,将时间复杂度降为O(n),使得卷积核注意力实现动态同一。其次,结合深度可分离卷积和可变形卷积的优势,对上采样结果与主干网络的输出特征进行特征融合之后,引入显著信息感知的可变形卷积注意力门控机制,提高融合特征的语义信息丰富度。最后,替换定位损失函数为高效交并比,分别计算预测框和真实框的长、宽影响因子,加速收敛速度。在Flir数据集上进行验证实验,改进算法的平均精度均值达到79.5%,相较于YOLOv8n算法提高了3.9%,验证了所提算法在复杂街道背景下的红外目标检测上的优越性。 展开更多
关键词 红外目标 街道场景 WIoU 全局自注意力估计 可变形卷积
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具备红外感知的低光场景目标检测
5
作者 张志佳 那惺奇 +2 位作者 肖宇航 房建 赵怀慈 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第4期417-424,共8页
【目的】随着人工智能领域的快速发展,基于可见光图像的目标检测技术日益成熟,并在自动驾驶、安防监控、智能交通等领域得到了广泛应用。然而,在低光场景(如黑夜或昏暗灯光环境)下,基于可见光图像的目标检测算法性能显著下降。主要原因... 【目的】随着人工智能领域的快速发展,基于可见光图像的目标检测技术日益成熟,并在自动驾驶、安防监控、智能交通等领域得到了广泛应用。然而,在低光场景(如黑夜或昏暗灯光环境)下,基于可见光图像的目标检测算法性能显著下降。主要原因在于可见光图像在低光条件下信息丢失严重,导致目标特征难以提取。为解决这一问题,提出了基于可见光图像和红外图像的多模态目标检测技术,该技术能够有效改善低光场景下的目标检测性能。然而,多模态检测技术的成本较高,需要对不同模态的图像进行精确配准,计算量较大,从而增加了实现难度和处理负担。基于此,提出了一种具备红外感知的目标检测网络(InSCnet),旨在通过一个可见光相机来预测红外热辐射特征,在不增加模态的情况下提升网络在低光场景下的目标检测能力。【方法】InSCnet以可见光图像为输入,通过红外预测分支(IPB)生成红外图像来预测热辐射特征,从而增强网络对低光场景的感知能力。为了有效融合多尺度视觉和热辐射特征,设计了互补融合滤波(COFF)模块。COFF通过互补融合这两种特征,增强特征间的互补性,避免了网络对单一模态特征的过度依赖。此外,采用混合特征金字塔(HyFP)模块,通过特征金字塔和注意力机制,进一步提升多尺度全局与局部特征的融合与提取能力,确保网络在不同程度的低光条件下均能保持较高的检测准确率。【结果】实验结果表明,InSCnet在LLVIP行人检测数据集上表现优异。具体而言,S mAP50达到了0.830,S mAP50-95达到了0.426。同时在DroneVehicle数据集上进行了实验,S mAP50达到了0.702,证明了InSCnet具备多类别低光检测能力。【结论】InSCnet通过引入红外热辐射特征和特征融合机制,提升了低光场景下的目标检测性能;在低光场景下能够有效检测可见光图像中难以识别的目标,为低光场景下的目标检测提供了一种有效的解决方案。未来的研究可以进一步探索如何优化网络结构。 展开更多
关键词 目标检测 低光场景 红外预测 特征融合 特征金字塔 全局特征 局部特征 人工智能
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GKPA-联合全局与关键区域的光学-SAR中分辨率遥感影像场景分类
6
作者 李杰 何国强 +1 位作者 蒋梦辉 袁强强 《测绘工程》 2025年第1期1-10,21,共11页
遥感影像场景分类是自然灾害检测和城市功能规划等实际应用的基础,因此研究遥感影像场景分类具有重要意义。基于深度学习的方法由于其强大的特征提取能力已经成为遥感影像场景分类领域最常用的方法,此类方法强烈依赖数据集的质量。现阶... 遥感影像场景分类是自然灾害检测和城市功能规划等实际应用的基础,因此研究遥感影像场景分类具有重要意义。基于深度学习的方法由于其强大的特征提取能力已经成为遥感影像场景分类领域最常用的方法,此类方法强烈依赖数据集的质量。现阶段场景分类领域的数据集大多为高分辨率的光学影像,易于提取有效的语义特征。在面对中分辨率场景时,影像中细节信息更匮乏,有效特征不够显著,场景分类具有更大难度,相较于高分辨率场景分类精度不够理想。在此情况下,利用其他模态的数据如合成孔径雷达(SAR)提供互补特征可以有效改善场景分类精度。考虑到以上现状,本文构建光学-SAR遥感影像场景分类数据集(OS-RSISC),基于此数据集进一步提出了一个联合全局与关键区域的感知注意力双模态场景分类框架(GKPA-RSSC)。实验结果显示GKPA-RSSC相较于对比方法具有最高的分类精度,总体精度达81.97%。光学-SAR数据与单模态数据的对比试验结果突显双模态数据的优势,进而验证了本文提出的光学-SAR场景分类数据集的重要意义。 展开更多
关键词 遥感影像场景分类 深度学习 光学-SAR数据集 联合全局与关键区域 感知注意力机制
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基于5G AeroMACS机会信号与GNSS的场面融合定位技术
7
作者 林文澜 何沛南 《高科技与产业化》 2025年第1期34-36,共3页
针对航空机场场面安全与机场场面移动通信系统新应用技术进行研究,提出了基于5G AeroMACS机会信号结合全球卫星导航系统的定位方法。方案通过判别GNSS数据质量选择性地与5G AeroMACS机会信号进行混合定位解算。最终进行仿真实验表明方... 针对航空机场场面安全与机场场面移动通信系统新应用技术进行研究,提出了基于5G AeroMACS机会信号结合全球卫星导航系统的定位方法。方案通过判别GNSS数据质量选择性地与5G AeroMACS机会信号进行混合定位解算。最终进行仿真实验表明方案可以为航空器场面运行决策提供信息,且相较仅依靠5G AeroMACS进行定位,精度分别提高了约14.6%、8.4%、23.6%、23.4%,并且基于机会信号的定位是基于信号层面的量测信息进行定位,它能有效避免由于GNSS易受欺骗干扰引起的不安全事件。 展开更多
关键词 机场场面移动通信技术 机会信号 多点定位系统 全球卫星导航定位系统 场面监视
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融合全局子采样注意力与定向随机失活的电梯场景目标检测模型
8
作者 吴宾 于滨 +3 位作者 曹健波 朱益霞 方建生 陈再励 《自动化与信息工程》 2025年第6期24-31,共8页
针对电梯场景的轿厢内光照不均、高密度遮挡、检测实时性要求高等特点,导致目标检测模型难以平衡计算效率与泛化能力的问题,提出融合全局子采样注意力(GSA)与定向随机失活的GSAOD模型框架。在目标检测模型框架中嵌入GSA模块,通过多尺度... 针对电梯场景的轿厢内光照不均、高密度遮挡、检测实时性要求高等特点,导致目标检测模型难以平衡计算效率与泛化能力的问题,提出融合全局子采样注意力(GSA)与定向随机失活的GSAOD模型框架。在目标检测模型框架中嵌入GSA模块,通过多尺度动态子窗口采样关键注意力区域,保留空间感知与长距离依赖,将传统自注意力计算的复杂度降至线性级;在目标检测模型训练过程中引入定向随机失活机制,定向作用于注意力层与特征金字塔网络,以缓解模型过拟合风险。将该模型框架应用于经典YOLO模型,在COCO数据集与自建电梯场景数据集上进行实验验证。实验结果表明:该模型在通用场景下保持了检测性能的一致性;在电梯场景下YOLOl_GD模型的mAP@50、mAP@50:95较YOLOl模型分别提升了2.6、2.2,在保证模型检测速度的同时,有效增强了在电梯等复杂工业场景下的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标检测 电梯场景 注意力机制 全局子采样注意力 定向随机失活
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用于遥感场景分类的全局-局部特征耦合网络
9
作者 王俊杰 李伟 +2 位作者 张蒙蒙 高云浩 赵伯禹 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第4期1003-1016,共14页
目的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)因其强大的特征归纳和学习能力,在遥感场景分类任务中收获了广泛的关注。然而,由于卷积采取的是一种局部归纳机制,这阻碍了全局依赖关系的获取,并限制了模型的性能。而视觉Transform... 目的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)因其强大的特征归纳和学习能力,在遥感场景分类任务中收获了广泛的关注。然而,由于卷积采取的是一种局部归纳机制,这阻碍了全局依赖关系的获取,并限制了模型的性能。而视觉Transformer(visual Transformer,ViT)的核心在于自注意力机制,它能够建立全局依赖关系,这一属性可以缓解基于卷积神经网络算法的局限性。然而,自注意力机制也带来了更大的计算代价:在计算成对的key-value之间的交互关系时,需要在所有空间位置上进行相关计算,从而带来巨大的计算压力和内存负担。此外,自注意机制关注于建模全局信息,而忽略了局部特征细节。为了解决上述问题,提出了一种全局—局部特征耦合网络用于遥感场景分类。方法一方面为了缓解自注意力机制所带来的计算压力,提出了一种双粒度注意力来动态感知数据内容,从而实现更灵活的计算分配;另一方面,为了更好地结合全局和局部特征,利用了一种自适应耦合模块来实现全局和局部特征的融合。结果在UCM(UC merced land-use)、AID(aerial image dataset)和NWPURESISC45(Northwestern Polytechnical University remote sensing image scene classification dataset)3个数据集上进行了实验。为了更好地展示本文方法的优越性,与当前先进的基于卷积神经网络和基于视觉Transformer的方法进行了对比,在不同的训练比率下,本文方法在3个数据集上分别取得了99.71%(UCM数据集),94.75%(AID数据集训练比率20%),97.05%(AID数据集训练比率50%),92.11%(NWPU-RESISC45数据集训练比率10%)以及94.10%(NWPU-RESISC45数据集训练比率20%)的最优分类表现,相较于其他对比方法分别有至少0.14%,0.06%,0.27%,0.43%以及0.21%的效果提升。结论本文方法不仅缓解了自注意力机制中沉重的计算和内存负担,同时将局部细节特征与全局信息相结合,有效提升了模型的特征学习能力。 展开更多
关键词 场景分类 遥感图像 全局和局部特征 耦合模块 注意力机制
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数字地球渲染中单精度浮点数误差改正 被引量:5
10
作者 李尚林 郑利平 +1 位作者 张静 杨柳青 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期119-125,共7页
目的针对全球大场景渲染中单精度浮点数的低精度导致的图像抖动和撕裂问题,提出了一套完整的解决方法。方法首先,使用全球四叉树结构来寻找新的坐标原点,避免了现有算法需要频繁切换世界坐标原点的缺点;其次,在新坐标系下进行坐标转换... 目的针对全球大场景渲染中单精度浮点数的低精度导致的图像抖动和撕裂问题,提出了一套完整的解决方法。方法首先,使用全球四叉树结构来寻找新的坐标原点,避免了现有算法需要频繁切换世界坐标原点的缺点;其次,在新坐标系下进行坐标转换和矩阵转换,解决了像素坐标计算的误差导致的抖动问题;最后,在GPU中使用基于对数的深度计算方式来提高深度的分辨率,解决了深度计算误差导致的Z-Fighting现象。结果实验结果表明所提方法能很好地解决单精度浮点导致的渲染问题。结论此方法具有适应性强、实现复杂度低、精度和效率可控等优点。 展开更多
关键词 全球场景 GPU渲染 变坐标 全球四叉树 深度计算
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“嫦娥一号”任务全球地形实时仿真技术研究 被引量:2
11
作者 陈宏敏 战守义 +2 位作者 刘涛 唐歌实 张伟 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第19期6135-6139,共5页
针对"嫦娥一号"任务中航天器绕地球快速漫游的需求,设计了一种全球地形实时仿真技术。该技术采用建立静态层次细节模型和连续层次细节模型相结合的方法。运用逻辑四叉树结构组织全球海量数据的静态层次细节模型,满足海量地形... 针对"嫦娥一号"任务中航天器绕地球快速漫游的需求,设计了一种全球地形实时仿真技术。该技术采用建立静态层次细节模型和连续层次细节模型相结合的方法。运用逻辑四叉树结构组织全球海量数据的静态层次细节模型,满足海量地形数据的快速访问,并设计了数据更新算法,用以更新不同时相的地形数据;设计可见区域多细节层次数据块的快速确定算法实现全球地形的实时漫游,运用动态缓存调度策略提高了地形的绘制速度。实验表明,运用该技术实现了微机上全球地形的实时漫游。 展开更多
关键词 航天飞行实验 全球地形仿真 四叉树 实时漫游
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基于多源数据融合的煤矿井下三维实景建模误差修正研究
12
作者 马晓鹏 秦志强 《能源与环保》 2025年第12期163-169,共7页
煤矿井下环境具有地质构造复杂的特性,空间拓扑关系隐蔽,数据采集条件受限,导致基于单一数据源构建的三维模型普遍存在多源数据难以融合、全局结构偏差大、局部误差显著等问题。为此,研究了多源数据融合的煤矿井下三维实景建模局部及全... 煤矿井下环境具有地质构造复杂的特性,空间拓扑关系隐蔽,数据采集条件受限,导致基于单一数据源构建的三维模型普遍存在多源数据难以融合、全局结构偏差大、局部误差显著等问题。为此,研究了多源数据融合的煤矿井下三维实景建模局部及全局误差修正方法。通过改进尺度迭代最近点算法,融合倾斜摄影测量与三维激光扫描的多源煤矿井下点云数据,弥补单一数据源的不足;通过基于坐标测量误差和空间距离测量误差修正方法,修正融合后点云数据的局部几何畸变,实现煤矿井下三维实景建模局部误差修正;通过迭代最近点算法,二次融合Kinect相机采集的煤矿井下数据与局部修正的点云数据,建立视觉里程计累积误差模型,确定闭环检测的空间范围约束,得到闭环检测结果,修正全局误差。实验结果表明,该方法可有效融合多源数据,且融合精度较高,峰值对应的距离误差在-0.2~0.2 mm;该方法可有效修正三维实景建模的局部误差,最大局部误差由5.0 mm降至0.5 mm;该方法可有效修正全局误差,提升目标定位精度,从数据融合、局部优化到全局校正的技术路线具有优越性能。 展开更多
关键词 多源数据融合 煤矿井下 三维实景建模 局部误差修正 全局误差修正 迭代最近点算法
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动态场景中运动目标检测与跟踪 被引量:20
13
作者 施家栋 王建中 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期858-860,876,共4页
为了在静态和动态场景中均能实现对运动目标的检测与跟踪,提出了基于运动检测和视频跟踪相结合的视频监控方法.建立四参数运动仿射模型来描述全局运动,采用块匹配法对其进行参数估计;采用基于全局运动补偿的Horn-Schunck算法检测出运动... 为了在静态和动态场景中均能实现对运动目标的检测与跟踪,提出了基于运动检测和视频跟踪相结合的视频监控方法.建立四参数运动仿射模型来描述全局运动,采用块匹配法对其进行参数估计;采用基于全局运动补偿的Horn-Schunck算法检测出运动目标;使用卡尔曼滤波对运动目标的质心位置、宽度和高度进行跟踪.实验结果表明,该方法能够有效地对静态和动态场景中运动目标进行检测与跟踪. 展开更多
关键词 动态场景 全局运动 光流法 卡尔曼滤波器
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面向目标检测的多尺度运动注意力融合算法研究 被引量:2
14
作者 刘龙 孙强 宋琦军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期1133-1138,共6页
运动目标检测是视频分析领域的关键技术之一,针对目前全局运动场景下目标检测算法的局限性,该文提出一种多尺度运动注意力融合的目标检测算法,为目标检测问题提供了新思路。该算法通过时-空滤波去除运动矢量场噪声,根据运动注意力形成... 运动目标检测是视频分析领域的关键技术之一,针对目前全局运动场景下目标检测算法的局限性,该文提出一种多尺度运动注意力融合的目标检测算法,为目标检测问题提供了新思路。该算法通过时-空滤波去除运动矢量场噪声,根据运动注意力形成机理定义运动注意力模型;为提高注意力计算的准确性,定义了目标像素块的测度公式,采用D-S证据理论对多尺度空间运动注意力进行决策融合,最终获取运动目标区域位置。多个不同高清视频序列的测试结果表明,该文算法在全局运动场景中能准确对目标进行检测定位,从而有效克服了现有算法的局限性。 展开更多
关键词 目标检测 运动注意力 融合 全局运动场景
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分布式协作虚拟样机可视化框架 被引量:2
15
作者 任波 王乘 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第5期1085-1087,1104,共4页
基于微型计算机的分布式协作虚拟样机可视化框架具有低成本、体系结构开放的特点。通过模型对象的层次化设计,利用全局场景和本地场景的概念,不仅能够保证虚拟样机对象分布式渲染的实时性,同时也能够实现分布式系统中对象的同步处理。... 基于微型计算机的分布式协作虚拟样机可视化框架具有低成本、体系结构开放的特点。通过模型对象的层次化设计,利用全局场景和本地场景的概念,不仅能够保证虚拟样机对象分布式渲染的实时性,同时也能够实现分布式系统中对象的同步处理。在可视化框架中,MicrosoftDirectX提供了优秀的渲染引擎,CORBA技术在分布式环境中构成系统软总线。实验原型系统验证了DirectX能够在微型机算机上满足虚拟样机的3D渲染需求。 展开更多
关键词 协作虚拟样机 对象层次化 全局场景 DIRECTX CORBA
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基于局部图金字塔的不规则块匹配视频分割方法 被引量:7
16
作者 彭小宁 杨明 +1 位作者 邹北骥 陈姝 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第4期233-237,共5页
跳水、体操等视频中的运动员一般着装比较单一、肤色裸露,将这种视频帧图像用图的形式表示出来可以划分为少数的几个连通分量。根据这一特点,本文提出了一种基于局部图金字塔的不规则块匹配视频分割方法,该方法首先将图像以图的数据结... 跳水、体操等视频中的运动员一般着装比较单一、肤色裸露,将这种视频帧图像用图的形式表示出来可以划分为少数的几个连通分量。根据这一特点,本文提出了一种基于局部图金字塔的不规则块匹配视频分割方法,该方法首先将图像以图的数据结构表示,采用假设检验的方法来合并相邻区域的图像块。在分割得到第一帧前景区域之后,根据帧间运动的连续性,运用不规则块匹配方法找到当前帧中的前景区域,匹配准则借鉴了聚类分析中变量相关性的相关系数方法。实验结果表明,这种方法能实时地、准确地分割出跳水、体操等视频中的运动员。 展开更多
关键词 肤色裸露 局部图金字塔 不规则块匹配 全局运动 动态场景 感兴趣区域
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监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别 被引量:8
17
作者 郑良仁 靳宗信 +1 位作者 蒋文娟 杨勇 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第26期81-85,共5页
传统异常行为识别方法容易受到外界环境的干扰,导致识别精度低下;且开销较高。为此,提出一种新的监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别方法。对异常行为特征进行提取,选用的特征为目标运动轨迹特征和外接矩形框宽高比特征,... 传统异常行为识别方法容易受到外界环境的干扰,导致识别精度低下;且开销较高。为此,提出一种新的监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别方法。对异常行为特征进行提取,选用的特征为目标运动轨迹特征和外接矩形框宽高比特征,通过位置动态对监控场景下视频中全局移动对象运动轨迹特征进行提取,通过最小外接矩形框对移动对象进行标记。依据特征提取结果,通过异常测量函数实现监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别。实验结果表明,采用所提方法对全局移动对象的异常行为进行自动识别,不仅识别精度高,且开销较低。 展开更多
关键词 监控场景 视频 全局移动对象 异常行为 自动识别
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基于光线跟踪方法的全局光照研究 被引量:9
18
作者 张全贵 王普 +1 位作者 闫健卓 方丽英 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第4期27-30,44,共5页
光线跟踪方法是解决全局光照问题的一种重要方法。概括性地提出光线跟踪方法研究的基本任务是研究关于采样、加速求交的问题,并综述性地分析了光线跟踪相关算法。介绍了该领域近期研究热点即实时光线跟踪以及基于图形硬件的光线跟踪的... 光线跟踪方法是解决全局光照问题的一种重要方法。概括性地提出光线跟踪方法研究的基本任务是研究关于采样、加速求交的问题,并综述性地分析了光线跟踪相关算法。介绍了该领域近期研究热点即实时光线跟踪以及基于图形硬件的光线跟踪的相关研究工作,指出了光线跟踪方法在解决全局光照问题时的优缺点以及未来的研究重点。展望了基于光线跟踪方法的全局光照应用前景。 展开更多
关键词 光线跟踪 全局光照 加速求交 采样 动态场景
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一种移动设备视频全景并行生成技术 被引量:1
19
作者 韩龙 郭立 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第3期1167-1169,1179,共4页
通过移动摄像机合成视频全景图,由于视频中存在时间冗余以及现有合成技术对大角度旋转存在失配,提出一种鲁棒性较好的视频全景并行合成方法。该方法首先对选取的关键帧采用并行线程提取可重复性特征,并利用特征估计透视运动模型,从而对... 通过移动摄像机合成视频全景图,由于视频中存在时间冗余以及现有合成技术对大角度旋转存在失配,提出一种鲁棒性较好的视频全景并行合成方法。该方法首先对选取的关键帧采用并行线程提取可重复性特征,并利用特征估计透视运动模型,从而对相邻关键帧进行全局配准;然后对重叠区域进行双线性融合,以减少视差对重叠场景的影响,同时并行优化提高了视频全景的合成速度。不同条件下移动合成实验表明,在大角度移动旋转以及视差等情况下仍能较好地合成视图。 展开更多
关键词 特征提取 视频全景 全局配准 场景镶嵌 并行优化
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基于视觉注意力计算的运动目标检测方法研究 被引量:1
20
作者 刘龙 樊波阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第14期158-164,共7页
为了更准确地在全局运动视频场景中检测运动目标,提出了一种基于运动注意力和粒子滤波自底向上和自顶向下相结合的运动目标检测方法。基于多尺度可变块运动估计估计运动矢量场(Motion Vector Filed,MVF),构建运动注意力模型,得到运动注... 为了更准确地在全局运动视频场景中检测运动目标,提出了一种基于运动注意力和粒子滤波自底向上和自顶向下相结合的运动目标检测方法。基于多尺度可变块运动估计估计运动矢量场(Motion Vector Filed,MVF),构建运动注意力模型,得到运动注意力显著图,继而得到运动注意力的初始分布;采用自顶向下的基于目标颜色信息的粒子滤波算法,调整运动注意力的分布状况;使注意力集中到待测目标上,并提取出待测运动目标。实验结果表明,该方法在全局运动场景中能更加准确地检测目标。 展开更多
关键词 运动注意力 粒子滤波 自底向上和自顶向下 全局运动场景 目标检测
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