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Traffic Accident Detection Based on Deformable Frustum Proposal and Adaptive Space Segmentation
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作者 Peng Chen Weiwei Zhang +1 位作者 Ziyao Xiao Yongxiang Tian 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2022年第1期97-109,共13页
Road accident detection plays an important role in abnormal scene reconstruction for Intelligent Transportation Systems and abnormal events warning for autonomous driving.This paper presents a novel 3D object detector... Road accident detection plays an important role in abnormal scene reconstruction for Intelligent Transportation Systems and abnormal events warning for autonomous driving.This paper presents a novel 3D object detector and adaptive space partitioning algorithm to infer traffic accidents quantitatively.Using 2D region proposals in an RGB image,this method generates deformable frustums based on point cloud for each 2D region proposal and then frustum-wisely extracts features based on the farthest point sampling network(FPS-Net)and feature extraction network(FE-Net).Subsequently,the encoder-decoder network(ED-Net)implements 3D-oriented bounding box(OBB)regression.Meanwhile,the adaptive least square regression(ALSR)method is proposed to split 3D OBB.Finally,the reduced OBB intersection test is carried out to detect traffic accidents via separating surface theorem(SST).In the experiments of KITTI benchmark,our proposed 3D object detector outperforms other state-of-theartmethods.Meanwhile,collision detection algorithm achieves the satisfactory performance of 91.8%accuracy on our SHTA dataset. 展开更多
关键词 Traffic accident detection 3D object detection deformable frustum proposal adaptive space segmentation
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A Study on the Influence of Luminance L* in the L*a*b* Color Space during Color Segmentation 被引量:1
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作者 Rodolfo Alvarado-Cervantes Edgardo M. Felipe-Riveron +1 位作者 Vladislav Khartchenko Oleksiy Pogrebnyak 《Journal of Computer and Communications》 2016年第3期28-34,共7页
In this paper an evaluation of the influence of luminance L* at the L*a*b* color space during color segmentation is presented. A comparative study is made between the behavior of segmentation in color images using onl... In this paper an evaluation of the influence of luminance L* at the L*a*b* color space during color segmentation is presented. A comparative study is made between the behavior of segmentation in color images using only the Euclidean metric of a* and b* and an adaptive color similarity function defined as a product of Gaussian functions in a modified HSI color space. For the evaluation synthetic images were particularly designed to accurately assess the performance of the color segmentation. The testing system can be used either to explore the behavior of a similarity function (or metric) in different color spaces or to explore different metrics (or similarity functions) in the same color space. From the results is obtained that the color parameters a* and b* are not independent of the luminance parameter L* as one might initially assume. 展开更多
关键词 Color Image segmentation CIELAB Color space L*a*b* Color space Color Metrics Color segmentation Evaluation Synthetic Color Image Generation
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基于异质图和Mamba的跨模态遥感语义分割
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作者 叶志伟 冯青阳 +3 位作者 刘明明 王苑 高榕 严灵毓 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第3期917-923,共7页
针对可见光遥感影像语义分割中跨模态特征异构性显著及深层语义交互效率低下的问题,提出了一种跨模态异质图引导的Mamba网络(CHGMNet)。该方法通过设计跨模态异构特征对齐模块(CHFAM),利用异质图卷积构建可学习的特征相似性度量,实现光... 针对可见光遥感影像语义分割中跨模态特征异构性显著及深层语义交互效率低下的问题,提出了一种跨模态异质图引导的Mamba网络(CHGMNet)。该方法通过设计跨模态异构特征对齐模块(CHFAM),利用异质图卷积构建可学习的特征相似性度量,实现光谱-几何特征在共享语义空间的自适应校准,有效缓解模态间维度失配问题。同时,创新性地提出多路径融合Mamba模块(MPFM),通过线性复杂度的状态空间模型捕获多层次融合特征,结合多路径自适应架构在保持全局上下文建模能力的同时显著提升计算效率。实验结果表明,在Vaihingen和Potsdam两个大规模高分辨率遥感数据集上,CHGMNet在mIoU、mF1和OA等指标上均显著优于现有主流方法,验证了其在跨模态遥感解译任务中的优越性。 展开更多
关键词 跨模态 图卷积 视觉状态空间模型 遥感语义分割
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双域多尺度状态空间网络下的口腔颌面全景X射线图像分割算法研究
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作者 李冰 胡伟杰 刘侠 《电子与信息学报》 北大核心 2026年第1期382-393,共12页
针对口腔颌面全景X射线图像中存在的形态变异显著、牙体-牙龈边界模糊以及牙周组织灰度值重叠等问题,该研究提出基于双域多尺度状态空间网络的口腔颌面全景X射线图像分割算法。空间域利用视觉状态空间块建立牙弓动态传播模型,并利用微... 针对口腔颌面全景X射线图像中存在的形态变异显著、牙体-牙龈边界模糊以及牙周组织灰度值重叠等问题,该研究提出基于双域多尺度状态空间网络的口腔颌面全景X射线图像分割算法。空间域利用视觉状态空间块建立牙弓动态传播模型,并利用微分方程实现跨象限长程关联捕捉。特征域构建可变形多尺度注意力金字塔,并利用通道-空间注意力动态加权关键解剖标志的灰度渐变特征,解析牙体-牙龈模糊边界。双域特征进一步通过三重注意力融合机制,强化解剖标注的语义表达。实验表明,该算法在颌面全景X射线图像分割任务中取得显著效果,戴斯系数(Dice)达93.8%,豪斯多夫距离(HD95)为18.73像素,充分验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 口腔颌面全景X射线图像分割 视觉状态空间块 可变形多尺度注意力金字塔 三重注意力融合
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结构空间引导的复杂环境芒果叶片与病斑分割方法
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作者 王丹阳 梁伟红 +3 位作者 叶露 李海亮 郑倩 黄贵修 《热带作物学报》 北大核心 2026年第2期498-507,共10页
针对田间复杂场景下芒果叶片病害识别中,复杂背景干扰与多叶片同时出现病症导致的特征识别困难和多任务分割问题,本研究提出了结构空间引导的G-Mask2Former模型,实现对叶片实例与病斑语义的协同分割。该模型在共享特征空间内同时学习叶... 针对田间复杂场景下芒果叶片病害识别中,复杂背景干扰与多叶片同时出现病症导致的特征识别困难和多任务分割问题,本研究提出了结构空间引导的G-Mask2Former模型,实现对叶片实例与病斑语义的协同分割。该模型在共享特征空间内同时学习叶片和病斑分割,并辅助叶片结构先验对病斑进行空间约束。首先,基于Mask2Former的多尺度像素表征与掩码注意力提取复杂场景中芒果叶片病害有效特征,结合构建病斑伪实例,在单一模型中实现叶片实例和病斑语义分割,简化模型部署和推理流程;然后,通过叶片结构空间软门控模块,引导模型关注叶片区域,以减少复杂环境干扰;最后在复杂场景下芒果叶片病害数据集上进行试验,并与其他模型进行对比分析。结果表明:该模型对复杂场景芒果叶片与病害分割的综合表现优于其他传统模型。在测试集上,实例分割平均精度(AP)达到87.37%,语义分割平均交并比(mIoU)达到82.83%。该方法可为复杂环境中芒果叶片病害的诊断提供有效的量化解决方案。 展开更多
关键词 结构空间引导 芒果 叶片病害 实例分割 语义分割
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2020-2025年北斗三号广播星历及电离层模型性能研究
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作者 郝鑫宇 何倩倩 +1 位作者 颜博 刘蕾 《空间科学学报》 北大核心 2026年第1期61-75,共15页
北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)于2020年7月31日正式开通,其空间段服务能力是决定系统整体性能表现的重要因素.本文对广播轨道、广播钟差、空间信号测距误差、广播电离层精度的评估计算方法进行了分析,分别以GFZ(German Research Cent... 北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)于2020年7月31日正式开通,其空间段服务能力是决定系统整体性能表现的重要因素.本文对广播轨道、广播钟差、空间信号测距误差、广播电离层精度的评估计算方法进行了分析,分别以GFZ(German Research Centre for Geosciences)和iGMAS(International GNSS Monitoring and Assessment System)的最终产品为参考基准,对系统从2020年正式开通至2025年的变化情况进行了评估分析.研究表明, BDS-3广播轨道精度呈现明显的卫星类型相关性, MEO卫星高于IGSO卫星,与GFZ产品和iGMAS产品相比,径向、切向、法向95%的RMS值均得到不同程度地改善;广播钟差误差与SISRE(Signal-InSpace Range Error) 95%的RMS值则提升了分米级的精度;电离层模型误差方面,在评估周期内, Klobuchar模型的VTEC值分布范围相对较广,低VTEC区间BDGIM模型的频次分布更为集中;与CODE和iGMAS电离层产品相比,在太阳活动极小期的2020年BDGIM(Beidou Global Lonospheric Delay Correction Model)模型VTEC平均RMS值优于Klobuchar模型,而在太阳活动极大期的2025年两模型的VTEC平均RMS值均呈上升的趋势,且BDGIM模型的稳定性更强. 展开更多
关键词 北斗三号卫星导航系统 空间段 广播轨道误差 广播钟差误差 广播电离层误差 能力评估
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CGP-Net:用于胃癌精准分割的跨模态引导先验网络
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作者 葛潮洋 高亦凡 +1 位作者 刘成 高欣 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2026年第1期146-153,共8页
胃癌计算机断层扫描(CT)图像的精准分割是临床实现精准诊疗的关键环节,但当前仍面临两大挑战:肿瘤与周围正常组织对比度低,导致边界精确描绘困难;肿瘤形态、大小和位置的高度变异性,导致肿瘤定位不准确。为此,本文提出一种跨模态先验知... 胃癌计算机断层扫描(CT)图像的精准分割是临床实现精准诊疗的关键环节,但当前仍面临两大挑战:肿瘤与周围正常组织对比度低,导致边界精确描绘困难;肿瘤形态、大小和位置的高度变异性,导致肿瘤定位不准确。为此,本文提出一种跨模态先验知识引导的胃癌CT图像自动分割方法(CGP-Net)。该方法利用大语言模型从诊断报告提取视觉先验,通过语义锚定与解析模块辅助病灶定位;构建混合上下文感知Mamba模块,协同优化特征建模以适应肿瘤形态变化;设计边界感知门控卷积模块提升模糊边界的勾勒精度。在349例胃癌数据集上的实验表明,本方法的Dice系数与Hausdorff距离第95百分位数(HD95)分别达到了78.10%和16.44 mm,在分割精度和边界预测准确度上超过了U-Mamba与nnUNet等最先进的方法。该方法有效地融合了文本先验,提升了分割精度,具有重要的临床应用价值。 展开更多
关键词 胃癌分割 文本引导 状态空间模型 跨模态融合
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基于Mamba改进的3D肝脏及肝肿瘤CT图像分割
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作者 郭佳豪 胡怀飞 《现代信息科技》 2026年第3期82-87,共6页
肝脏及肝肿瘤在三维计算机断层扫描(CT)影像中的精准分割,对临床诊断与治疗规划至关重要。针对现有卷积神经网络(CNN)分割方法因感受野受限难捕长距离依赖,而Transformer分割方法在样本有限的三维医学影像中应用受限的问题,文章提出基于... 肝脏及肝肿瘤在三维计算机断层扫描(CT)影像中的精准分割,对临床诊断与治疗规划至关重要。针对现有卷积神经网络(CNN)分割方法因感受野受限难捕长距离依赖,而Transformer分割方法在样本有限的三维医学影像中应用受限的问题,文章提出基于Mamba的三维医学图像分割新模型。该模型含三维门控空间卷积模块(3DGSCM)与通道混洗上采样模块,分别提取空间关联特征与共性特征。两大模块协同增强模型对全局结构的建模能力,同时保障了精确的边界定位效果。在LiTS2017数据集上的实验结果显示,肝脏分割的Dice相似系数(DSC)达96.42%,肝肿瘤分割DSC达70.70%;在3D-IRCADb数据集上的泛化性实验中,肝脏与肝肿瘤分割DSC分别达到96.79%和67.10%。多项对比实验结果进一步验证了所提模型在分割性能上的优越性与鲁棒性。 展开更多
关键词 肝脏肿瘤分割 Mamba 状态空间模型 深度学习
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河流表面时空图像纹理角检测及判别方法研究
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作者 刘家铭 夏兴宇 +1 位作者 汪隽泽 张振 《电子测量技术》 北大核心 2026年第3期53-65,共13页
时空图像测速法是一种空间分辨率高、实时性强的一维时均流速测量方法,但在复杂场景下运行时易产生粗大误差,需根据场景人工调参导致环境适应性较差。对此,本文提出一种纹理角检测及判别融合的方法,在纹理增强与频域变换的基础上通过图... 时空图像测速法是一种空间分辨率高、实时性强的一维时均流速测量方法,但在复杂场景下运行时易产生粗大误差,需根据场景人工调参导致环境适应性较差。对此,本文提出一种纹理角检测及判别融合的方法,在纹理增强与频域变换的基础上通过图像分割将频谱中的有效与无效信号分离,在纹理角检测的同时利用分割后的信号局部特征进行统计判别,从而减少错误角度的噪声干扰,并开展了参数测定、敏感性分析、多场景对比、流速比测和率定检验实验。结果表明:当采用大样本统计优化后的参数时,本文方法在多场景测量中的平均绝对误差相比于3种不同积分半径的频域时空图像测速法分别减少了58.32%、42.94%、29.66%,均方根误差分别减少了36.90%、22.60%、13.56%。在攀枝花站和茅洲河站的测流实验中的相对误差在7.88%以内,并利用攀枝花站的数据进行率定分析,实验得出断面流量系统误差为0.188%,随机不确定度为4.879%,关系曲线检验中的符号检验、适线检验、偏离数值检验均合格,验证了本文方法运用在复杂场景测流中的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 河道水流测量 时空图像测速 图像分割 纹理角检测 纹理角判别
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强异构圆柱体的三维装箱算法
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作者 伯汶欣 段亚星 《工业控制计算机》 2026年第3期1-3,6,共4页
在物流运输作业中圆柱体货物通常依靠人工经验进行装载,车柜装载效率低下。对此,设计了一种混合遗传蚁群装箱算法。算法先采用遗传算法生成优质种群,再利用蚁群算法对种群进行迭代优化,从而找到高质量的解。其中,在装箱规则方面,采用空... 在物流运输作业中圆柱体货物通常依靠人工经验进行装载,车柜装载效率低下。对此,设计了一种混合遗传蚁群装箱算法。算法先采用遗传算法生成优质种群,再利用蚁群算法对种群进行迭代优化,从而找到高质量的解。其中,在装箱规则方面,采用空间分割法将容器划分为多个子空间,并结合逆圆弧搜索算法确定圆柱体摆放位置,以简化搜索过程并提高空间利用率。最后,对比实验说明,相较于传统遗传算法与蚁群算法,该算法能够缩短装箱时间且提高装载率,降低了物流运输成本。 展开更多
关键词 圆柱体装箱 启发式算法 空间分割 混合遗传蚁群算法
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SDA U-Mamba:基于频域动态特征融合与双极路由注意力的医学图像分割
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作者 彭晨阳 何立风 +4 位作者 王梦溪 杜晓刚 王营博 路艳 雷涛 《智能系统学报》 北大核心 2026年第1期284-294,共11页
以Mamba为代表的状态空间模型(state space models,SSM)凭借其出色的长程依赖建模能力与较低的线性计算复杂度,在医学图像分割领域展现出广阔的应用前景。但该类方法对图像逐像素展平的处理方式会破坏图像空间结构,导致局部细节提取不足... 以Mamba为代表的状态空间模型(state space models,SSM)凭借其出色的长程依赖建模能力与较低的线性计算复杂度,在医学图像分割领域展现出广阔的应用前景。但该类方法对图像逐像素展平的处理方式会破坏图像空间结构,导致局部细节提取不足,且缺乏对器官与病灶的聚焦机制,在复杂背景下易引入冗余背景信息。为解决上述问题,本文提出了一种融合谱域动态特征与注意力机制的医学图像分割网络——频域动态注意力U型Mamba(spectral dynamic attention U-Mamba,SDA U-Mamba)。该网络采用分层U型结构设计,分别从空间连续性建模和区域聚焦能力两方面对Mamba进行优化。在网络浅层设计Mamba空频注意力模块,通过融合空域卷积、频域变换和金字塔自注意力结构以提升模型的局部信息感知能力与多尺度上下文建模效果;在网络深层引入双极路由注意力模块,通过动态路由选择与稀疏激活机制增强模型对医学图像器官或病灶的表征。实验结果表明,SDA U-Mamba在BUSI、CVCClinicDB与CHAOS-Liver这3个公开医学数据集上的分割性能显著优于当前主流方法,平均交并比(intersection over union,IoU)提升2.61%。本文所提算法可用于临床医学图像分割。 展开更多
关键词 Mamba 医学图像分割 状态空间模型 谱动态特征融合 傅里叶变换 注意力 U-Net架构 多尺度特征建模
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基于BEV空间的车辆分割算法
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作者 倪文涛 韩亚泽 宋小军 《上海电力大学学报》 2026年第1期80-86,共7页
针对传统车辆分割算法存在对复杂场景适应性差、对遮挡处理能力有限等问题,提出了一种基于鸟瞰图(BEV)空间的车辆分割算法。利用EfficientNet构建了图像特征提取网络,融合双头BiFormer模块以及加权特征融合方法。经过视锥转换后,使用结... 针对传统车辆分割算法存在对复杂场景适应性差、对遮挡处理能力有限等问题,提出了一种基于鸟瞰图(BEV)空间的车辆分割算法。利用EfficientNet构建了图像特征提取网络,融合双头BiFormer模块以及加权特征融合方法。经过视锥转换后,使用结合高效多尺度注意力(EMA)机制的提取网络得到BEV空间下的车辆分割结果。实验结果表明,改进的BEV空间车辆分割算法在nuScenes验证集上的交并比(IoU)达到了37.41%。可视化结果显示,该算法有效提高了检测成功率,减少了漏检和误检的可能性,提高了生成的BEV空间的精确度,保障了车辆分割的有效性。 展开更多
关键词 BEV空间 车辆分割 深度学习 自动驾驶
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预训练混合架构模型的电影场景分割方法
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作者 赵晓蕾 赵鑫 +2 位作者 郑珂 于浩洋 孙旭 《中国图象图形学报》 北大核心 2026年第1期273-288,共16页
目的随着电影内容的复杂化与多样化,电影场景分割成为理解影片结构和支持多媒体应用的重要任务。为提升镜头特征提取和特征关联的有效性,增强镜头序列的上下文感知能力,提出一种混合架构电影场景分割方法(hybrid architecture scene seg... 目的随着电影内容的复杂化与多样化,电影场景分割成为理解影片结构和支持多媒体应用的重要任务。为提升镜头特征提取和特征关联的有效性,增强镜头序列的上下文感知能力,提出一种混合架构电影场景分割方法(hybrid architecture scene segmentation network,HASSNet)。方法首先,采用预训练结合微调策略,在大量无场景标签的电影数据上进行无监督预训练,使模型学习有效的镜头特征表示和关联特性,然后在有场景标签的数据上进行微调训练,进一步提升模型性能;其次,模型架构上混合了状态空间模型和自注意力机制模型,分别设计Shot Mamba镜头特征提取模块和Scene Transformer特征关联模块,Shot Mamba通过对镜头图像分块建模提取有效特征表示,Scene Transformer则通过注意力机制对不同镜头特征进行关联建模;最后,采用3种无监督损失函数进行预训练,提升模型在镜头特征提取和关联上的性能,并使用Focal Loss损失函数进行微调,以改善由于类别不平衡导致的精度不足问题。结果实验结果表明,HASSNet在3个数据集上显著提升了场景分割的精度,在典型电影场景分割数据集MovieNet中,与先进的场景分割方法相比,AP(average precision)、mIoU(mean intersection over union)、AUC-ROC(area under the receiver operating characteristic curve)和F1分别提升1.66%、10.54%、0.21%和16.83%,验证了本文提出的HASSNet方法可以有效提升场景边界定位的准确性。结论本文提出的HASSNet方法有效结合了预训练与微调策略,借助混合状态空间模型和自注意力机制模型的特点,增强了镜头的上下文感知能力,使电影场景分割的结果更加准确。 展开更多
关键词 电影场景分割 预训练模型 状态空间模型(SSM) 自注意力机制 无监督相似性度量
原文传递
基于双编码器的城市绿色空间分类网络
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作者 武益彪 陈科 +3 位作者 李桑凝 王思佳 雷雨 管海燕 《测绘工程》 2026年第1期8-18,共11页
在高分辨率遥感影像土地利用分类研究与应用中,城市绿色空间因形态各异、尺度多样等特点,导致目前绿色空间分类算法常存在结构不完整、边界质量差、分类精度低等问题,制约其在城市建设、环境改善、病虫害预防以及公共健康等方面的应用... 在高分辨率遥感影像土地利用分类研究与应用中,城市绿色空间因形态各异、尺度多样等特点,导致目前绿色空间分类算法常存在结构不完整、边界质量差、分类精度低等问题,制约其在城市建设、环境改善、病虫害预防以及公共健康等方面的应用。因此,文中提出一种边缘引导的双向交叉注意力网络(EBANet)模型,该模型通过并行的双编码器结构,有效融合多尺度特征。在此基础上,本研究设计边缘引导的双向交叉注意力模块,该模块能够引导网络更加关注地物边界,并实现局部细节与全局语义信息的高效融合,最终提升复杂场景下的绿色空间分类精度。同时,为验证本文方法的有效性,基于QuickBird和LANDSAT-7卫星拍摄的深圳市七个行政区影像,标注并构建一个新的高分辨率城市绿色空间分类数据集。实验结果表明,EBANet在自建数据集上表现出色,OA达到85.40%,F1-macro和mIoU分别为74.78%和62.80%,优于多种主流语义分割模型,验证其在城市绿地分类任务中的可行性。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 语义分割 深度学习 城市绿色空间
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A BINARY INFINITESIMAL FORM OF TEICHMLLER METRIC AND ANGLES IN AN ASYMPTOTIC TEICHMLLER SPACE 被引量:1
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作者 吴艳 漆毅 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2016年第2期334-344,共11页
The geometry of Teichmuller metric in an asymptotic Teichmuller space is studled in this article. First, a binary infinitesimal form of Teichmuller metric on AT(X) is proved. Then, the notion of angles between two g... The geometry of Teichmuller metric in an asymptotic Teichmuller space is studled in this article. First, a binary infinitesimal form of Teichmuller metric on AT(X) is proved. Then, the notion of angles between two geodesic curves in the asymptotic Teichmuller space AT(X) is introduced. The existence of such angles is proved and the explicit formula is obtained. As an application, a sufficient condition for non-uniqueness geodesics in AT(X) is obtained. 展开更多
关键词 Angles of asymptotic Teichmiiller space geodesic segment Finsler structure Boundary dilatation
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多种颜色指数对不同光线场景下水稻行分割的比较研究
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作者 钱美玲 魏新华 +2 位作者 朱耀辉 宋琦 孟宪博 《农机化研究》 北大核心 2026年第7期86-93,116,共9页
稻田图像分割是视觉导航中导航线识别的关键技术,但光照变化、叶片形态和水面反光等因素对分割精度影响显著。为此,选取RGB、Lab、XYZ、HSI、YCbCg等颜色空间的21种颜色指数与改进的超绿指数,结合Otsu法分割水稻苗期、分蘖期和分蘖后期... 稻田图像分割是视觉导航中导航线识别的关键技术,但光照变化、叶片形态和水面反光等因素对分割精度影响显著。为此,选取RGB、Lab、XYZ、HSI、YCbCg等颜色空间的21种颜色指数与改进的超绿指数,结合Otsu法分割水稻苗期、分蘖期和分蘖后期的图像,以探索在水稻行间不同作业场景下图像分割对应的最优颜色。结果表明,不同生长阶段最优颜色指数不同:苗期ExG可增强绿色对比度,有效抑制水面镜面反射,分蘖期根据ExG调整后的ExGPro能适应叶片表面反射,分蘖后期Cg分量有效抑制大面积叶面反射;此外,光照方向显著影响分割精度。对于不同场景采用对应最优颜色指数,相较于不同生长阶段的固定指数方案,分割精度提高2.0%~2.5%,有效减少了环境噪声的干扰。研究还探讨了计算复杂度问题,并建议优化轻量级颜色指数组合,以平衡精度与实时性。研究成果可推广至其他作物视觉对行导航中的图像分割。 展开更多
关键词 水稻图像分割 颜色指数 机器视觉 导航线识别 颜色空间 OTSU法
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基于YOLOv8-HSV的隧道螺栓锈蚀检测及等级判定 被引量:1
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作者 武晓春 张恒骏 谭磊 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第10期2144-2153,2220,共11页
针对盾构隧道扫描图像中锈蚀螺栓目标小、存在遮挡、扫描图像尺寸大的问题,提出改进YOLOv8锈蚀螺栓检测模型.将焦点调制模块引入YOLOv8主干网络,颈部升级为4级别特征融合的加权双向特征金字塔网络(BiFPN),提升小目标的特征提取能力;检... 针对盾构隧道扫描图像中锈蚀螺栓目标小、存在遮挡、扫描图像尺寸大的问题,提出改进YOLOv8锈蚀螺栓检测模型.将焦点调制模块引入YOLOv8主干网络,颈部升级为4级别特征融合的加权双向特征金字塔网络(BiFPN),提升小目标的特征提取能力;检测头添加分离增强注意力模块(SEAM),有效解决螺栓的遮挡问题;检测阶段借助切片辅助推理(SAHI),实现对大尺寸扫描图像的高效处理.提出基于HSV(色相、饱和度、明度)色域分割的锈蚀等级判定方法,利用锈蚀区域与背景颜色上的差异,对检测到的螺栓进行锈蚀区域分割,划分锈蚀等级并将等级信息还原到扫描图像中.实验结果表明,改进YOLOv8锈蚀螺栓检测模型的平均精度均值为95.0%,模型大小为3.9MB,帧率为83.3帧/s,实现了对锈蚀螺栓的高性能检测. 展开更多
关键词 盾构隧道 螺栓锈蚀 YOLOv8 等级判定 HSV色域分割
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多维数据融合的道路交通流实时监测关键技术研究 被引量:2
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作者 孙翠改 张明超 +2 位作者 曹泓屹 孟凡硕 沈升华 《现代信息科技》 2025年第17期124-131,共8页
通过融合卡口监测数据、浮动车GPS数据及互联网路况数据,文章构建了一个多维度交通流分析框架,自主研发空间九宫格分割算法解决海量数据匹配效率问题。实现交通参数(流量、速度、密度)的实时计算、路网动态热度分析以及元胞自动机驱动... 通过融合卡口监测数据、浮动车GPS数据及互联网路况数据,文章构建了一个多维度交通流分析框架,自主研发空间九宫格分割算法解决海量数据匹配效率问题。实现交通参数(流量、速度、密度)的实时计算、路网动态热度分析以及元胞自动机驱动的通行模拟。形成“数据融合-计算优化-仿真验证”的闭环技术体系,为智慧交通管理提供从基础感知到决策支持的全链条解决方案。 展开更多
关键词 多维数据融合 交通流参数 实时监测 元胞自动机 空间分割算法
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拼接式空间望远镜大范围高精度自动化共相调校
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作者 许博谦 鞠国浩 +6 位作者 高雁 王帅会 张春悦 匡也 杜一民 鹿芝荣 徐抒岩 《光学精密工程》 北大核心 2025年第9期1353-1364,共12页
针对拼接式空间望远镜拼接子镜在轨共相调整需满足大范围(mm量级)、高精度(nm量级)、无干涉仪等外部检测设备等要求,提出一种拼接式空间望远镜大范围、高精度、自动化的共相调校方法。针对共焦、粗共相以及精共相等阶段的典型光学特征,... 针对拼接式空间望远镜拼接子镜在轨共相调整需满足大范围(mm量级)、高精度(nm量级)、无干涉仪等外部检测设备等要求,提出一种拼接式空间望远镜大范围、高精度、自动化的共相调校方法。针对共焦、粗共相以及精共相等阶段的典型光学特征,分别改进共焦调校方法、基于色散条纹传感器的粗共相检测方法以及基于相位差的精共相检测方法等,形成拼接子镜共相调校完整的精度收敛链。然后搭建实验系统,开展包括共焦调校、粗共相调校和精共相调校的全链路自动化试验验证。实验结果表明:子镜相对位姿失调范围在-0.5~0.5 mm,-0.1°~0.1°内时,该方法可实现拼接子镜自动化共相,共相后系统波像差RMS值优于0.1λ(λ=632.8 nm)。该拼接式空间望远镜共相调校方法具有调校范围大、共相精度高、资源需求低等优点,在拼接式空间望远镜共相领域具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 空间望远镜 拼接镜 共相调校 色散条纹 位相相异
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多尺度特征增强的街景绿色景观分割方法
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作者 程勇 王沂萱 +2 位作者 任周鹏 王军 顾雅康 《测绘工程》 2025年第1期11-21,共11页
针对街景图像中景观复杂多样且多种景观相互遮挡,绿色景观分割效果存在相似景观错分、边界分割模糊、细节丢失等问题,提出一种多尺度特征增强的城市绿色景观分割网络。在编码部分改进多尺度残差网络提取上下文信息以区分相似景观,同时... 针对街景图像中景观复杂多样且多种景观相互遮挡,绿色景观分割效果存在相似景观错分、边界分割模糊、细节丢失等问题,提出一种多尺度特征增强的城市绿色景观分割网络。在编码部分改进多尺度残差网络提取上下文信息以区分相似景观,同时构建多级特征聚合增强模块增强目标特征的边缘细节信息。增加双注意力机制,在局部特征上建模丰富的上下文联系。最后,将多级特征聚合增强模块同样引入解码器,并融合多层级特征来提高目标信息的恢复能力完善边缘信息。在公共街景数据集Cityscapes与自制数据集StreetData的消融实验表明,该网络与基础网络相比,平均交并比分别提高2.96%和5.57%。此外,在两个数据集上进行对比实验,该网络较对比模型平均交并比分别高1.25%~5.29%和1.52%~6.95%。定量分析与实验结果表明,该方法能够有效识别街景的绿色景观,实现高精度的城市绿色景观数据提取。 展开更多
关键词 深度学习 街景图像 多尺度特征增强 城市绿色景观 语义分割
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