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基于动态嵌入特征的鲁棒半监督视频目标分割 被引量：1
1
作者 陈亚当 赵翊冰 吴恩华 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2253-2261,共9页
针对半监督视频目标分割(VOS)方法存在推理时内存占用不断增加及仅依赖低级像素特征训练困难的问题,提出一种基于动态嵌入特征和辅助损失函数的半监督视频目标分割方法。使用动态嵌入特征建立恒定大小的记忆库;通过时空聚合方法,利用历... 针对半监督视频目标分割(VOS)方法存在推理时内存占用不断增加及仅依赖低级像素特征训练困难的问题,提出一种基于动态嵌入特征和辅助损失函数的半监督视频目标分割方法。使用动态嵌入特征建立恒定大小的记忆库;通过时空聚合方法,利用历史信息生成和更新动态嵌入特征;使用内存更新感应器来自适应控制记忆库的更新间隔,适应不同视频的运动模式;使用辅助损失函数,在高级语义特征层面上给网络提供辅助指导,并通过在多重特征层面多方面指导,提高模型精度和训练效率;针对视频前背景中相似目标误匹配的问题,设计一种时空约束模块,以利用视频的时间连续性特性更好地捕获前一帧掩码信息与当前帧之间的关联。实验结果表明:所提方法在DAVIS 2017验证集上达到84.5%J&F的精度,在YouTube-VOS 2019验证集达到82.4%J&F的精度。 展开更多
关键词 视频目标分割 时空记忆网络 时空约束 内存更新感应 动态嵌入特征
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基于掩码记忆的无人机电力设备分割跟踪方法研究 被引量：4
2
作者 张焕龙 周钶燕 +5 位作者 王延峰 田杨阳 翟登辉 李哲 许丹 刘恒 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期140-150,共11页
无人机巡检是保障新型电力系统安全运行的重要手段,视频目标跟踪技术能够有效提高巡检精度。针对实际电力场景中背景复杂、目标形变大等挑战,提出一种基于掩码记忆的无人机电力设备分割跟踪方法。首先,设计了基于掩码记忆的L2匹配分割方... 无人机巡检是保障新型电力系统安全运行的重要手段,视频目标跟踪技术能够有效提高巡检精度。针对实际电力场景中背景复杂、目标形变大等挑战,提出一种基于掩码记忆的无人机电力设备分割跟踪方法。首先,设计了基于掩码记忆的L2匹配分割方法,使用负平方欧几里得距离来计算帧间亲和度,利用构建的历史掩码信息进行目标匹配,提升设备的粗分割精度。其次,为了减少记忆冗余,提出变化感知的记忆更新机制,通过图像和掩码联合评估目标变化程度,设计变化度置信度阈值,以此决策是否进行记忆更新。最后,将分割技术融入判别式相关滤波的跟踪框架中,实现电力设备鲁棒分割跟踪。该方法分别在通用数据集VOT2018、无人机数据集UAV123和实际电力场景数据集中进行测试。实验结果表明所提方法能有效提升无人机巡检精度,并为电力设备安全运行提供技术参考。 展开更多
关键词 目标跟踪 目标分割 记忆更新 电力设备跟踪 无人机巡检
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自适应博弈融合的记忆修复跟踪算法研究
3
作者 邢磊刚 任红格 史涛 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第10期21-26,共6页
针对跟踪任务中出现的目标遮挡和短暂消失等挑战属性,提出了一种结合记忆修复机制的特征博弈融合目标跟踪算法。首先,在核相关滤波器的框架下,提取目标的FHOG特征、SURF特征进行通道串联,再自适应博弈融合ResNet-50网络提取的Conv4-1层... 针对跟踪任务中出现的目标遮挡和短暂消失等挑战属性,提出了一种结合记忆修复机制的特征博弈融合目标跟踪算法。首先,在核相关滤波器的框架下,提取目标的FHOG特征、SURF特征进行通道串联,再自适应博弈融合ResNet-50网络提取的Conv4-1层深度特征共同构建目标外观模型,避免跟踪算法的特征单一性。然后,改进模型更新策略,通过记忆修复神经元和记忆矩阵实现对特征信息的记忆、回忆和修复,完成遮挡或漂移视频帧的特征损失修复工作,使用修复完整的特征模板对核相关滤波器进行正确更新,提高算法对跟踪对象的辨识度。最后,在OTB100、TC128、UAV123实验基准数据集上与KCF、DCF_CA、SAMF、M2C2F和EMCF算法进行对比测试,实验结果表明改进算法的跟踪准确性和鲁棒性得到提高。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标跟踪 相关滤波 记忆修复模型 特征博弈融合 模板更新
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多特征融合目标跟踪算法研究
4
作者 任红格 崔胤 史涛 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第8期227-231,共5页
针对目标跟踪过程出现的遮挡、目标形变、复杂场景等挑战,提出了一种结合记忆机制的精确度较高的视觉目标跟踪算法。该算法首先对目标初始化,提取目标的HOG特征、纹理特征以及CN特征构建特征模型,弥补了单一特征可能造成跟踪不准确的问... 针对目标跟踪过程出现的遮挡、目标形变、复杂场景等挑战,提出了一种结合记忆机制的精确度较高的视觉目标跟踪算法。该算法首先对目标初始化,提取目标的HOG特征、纹理特征以及CN特征构建特征模型,弥补了单一特征可能造成跟踪不准确的问题。然后将模型和构建的滤波器进行相关滤波操作得到目标搜索区域的最大的响应位置,在后续的视频帧中采用包含了瞬时、短时、长时记忆空间的三层旋转圆记忆模型对目标模板进行更新,有效的增强了算法的跟踪能力。最后在OTB50、TC128、OTB100实验基准数据集上表明,与提到的KCF、DCF_SC、MOSSE_CA、SAMF_AT、STAPLE_CA算法进行对比,该算法在精度和准确度方面提高了,能够较准确的对目标进行跟踪,在目标跟踪领域具有重要的研究价值。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标跟踪 相关滤波 记忆模型 多特征融合 模板更新
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基于线段树的高效内存管理算法及其空间优化 被引量：4
5
作者 王冬慧 韩建民 庄嘉琪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期3368-3373,共6页
现有的内存管理的工作多集中在内存分配的效率上,实时性较好,但易产生内存碎片。为此,提出基于线段树的高效内存管理方法。该方法将内存地址空间划分为内存段,建立内存管理线段树,基于所建立的内存管理线段树,进行高效灵活的内存分配和... 现有的内存管理的工作多集中在内存分配的效率上,实时性较好,但易产生内存碎片。为此,提出基于线段树的高效内存管理方法。该方法将内存地址空间划分为内存段,建立内存管理线段树,基于所建立的内存管理线段树,进行高效灵活的内存分配和回收管理,减少了内存碎片的产生。另外,针对线段树空间开销大的问题,提出了线段树空间优化的方法。实验结果表明,所提出的内存管理方法,具有效率高、产生的内存碎片少、内存管理空间开销小等优势。 展开更多
关键词 内存管理 线段树 空间优化 内存分配 内存回收 延迟更新 二叉树
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自适应权重更新的轻量级视频目标分割算法
6
作者 汪水源 侯志强 +2 位作者 李富成 马素刚 余旺盛 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期3772-3783,共12页
目的针对现有视频目标分割(video object segmentation,VOS)算法不能自适应进行样本权重更新,以及使用过多的冗余特征信息导致不必要的空间与时间消耗等问题,提出一种自适应权重更新的轻量级视频目标分割算法。方法首先,为建立一个具有... 目的针对现有视频目标分割(video object segmentation,VOS)算法不能自适应进行样本权重更新,以及使用过多的冗余特征信息导致不必要的空间与时间消耗等问题,提出一种自适应权重更新的轻量级视频目标分割算法。方法首先,为建立一个具有较强目标判别性的算法模型,所提算法根据提取特征的表征质量,自适应地赋予特征相应的权重;其次,为了去除冗余信息,提高算法的运行速度,通过优化信息存储策略,构建了一个轻量级的记忆模块。结果实验结果表明,在公开数据集DAVIS2016(densely annotated video segmentation)和DAVIS2017上,本文算法的区域相似度与轮廓准确度的均值J&F分别达到了85.8%和78.3%,与对比的视频目标分割算法相比具有明显的优势。结论通过合理且无冗余的历史帧信息利用方式,提升了算法对于目标建模的泛化能力,使目标掩码质量更高。 展开更多
关键词 视频目标分割(VOS) 轻量级 记忆模块 权重更新 自适应
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基于目标多区域分割的抗干扰跟踪算法研究 被引量：2
7
作者 张天飞 龙海燕 +1 位作者 丁娇 张磊 《电子技术应用》 2019年第10期37-39,44,共4页
针对视频序列中运动目标跟踪过程中可能出现的目标旋转、遮挡、形变等原因造成的跟踪失败问题,提出了一种基于目标多区域分割的跟踪方法。主要通过将目标划分为多个部分相互重叠的区域,然后选择跟踪过程中相对稳定的多个区域进行定位,... 针对视频序列中运动目标跟踪过程中可能出现的目标旋转、遮挡、形变等原因造成的跟踪失败问题,提出了一种基于目标多区域分割的跟踪方法。主要通过将目标划分为多个部分相互重叠的区域,然后选择跟踪过程中相对稳定的多个区域进行定位,进而对跟踪的目标采用不同目标区域权重更新不同的模板更新策略,这样选择主要可以增加算法的抗遮挡、抗旋转能力。实验结果表明,该方法对目标遮挡、旋转等具有一定的适应能力。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标跟踪 多区域分割 搜索定位 模板更新
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基于改进的区域背景实时更新的目标检测
8
作者 刘承祥 葛广英 +1 位作者 潘至尊 张银苹 《聊城大学学报（自然科学版）》 2013年第4期40-44,共5页
针对静止摄像机条件下运动目标的检测问题,提出了基于改进的区域背景实时更新的目标检测算法,该方法首先对连续的三帧图像分别做帧间差分并将差分图像二值化,运用改进的线段编码的方法对二值化后的差分图像进行扩充以填补由帧间差分引... 针对静止摄像机条件下运动目标的检测问题,提出了基于改进的区域背景实时更新的目标检测算法,该方法首先对连续的三帧图像分别做帧间差分并将差分图像二值化,运用改进的线段编码的方法对二值化后的差分图像进行扩充以填补由帧间差分引起的空洞,然后用当前的二值化差分图像减去前一个二值化差分图像,差值为负的区域就是背景应该实时更新的区域,最后用传统的背景差分法就能检测出运动目标.实验结果表明,该方法不仅能在一直有运动物体的视野内获得完整的背景图像,而且背景的实时更新也能有效的减小噪声和突然进入摄像机视野的物体的干扰,有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 区域背景 实时更新 目标检测 线段编码
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融合记忆信息的单目标跟踪模板更新机制 被引量：1
9
作者 毛昱雯 葛宝臻 +1 位作者 权佳宁 陈其博 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2024年第8期383-390,共8页
针对孪生架构单目标跟踪算法存在的目标状态更新不及时的问题,基于模板与记忆信息动态融合的跟踪策略,提出一种通用的模板更新机制。该机制采用双模块融合的更新策略:通过记忆融合模块融合搜索图像特征的短期记忆信息,获得目标变化情况... 针对孪生架构单目标跟踪算法存在的目标状态更新不及时的问题,基于模板与记忆信息动态融合的跟踪策略,提出一种通用的模板更新机制。该机制采用双模块融合的更新策略:通过记忆融合模块融合搜索图像特征的短期记忆信息,获得目标变化情况;将前一帧可信的跟踪结果作为动态模板,从相关特征的角度,通过权重融合模块对原始模板和动态模板进行加权融合,通过结合跟踪过程的原始记忆与短期记忆实现更准确的目标定位。将模板更新机制应用于SiamRPN、SiamRPN++和RBO三种主流算法,并在VOT2019公开数据集上进行实验验证。结果表明:应用该机制后算法的性能得到了有效提升,具体而言,在SiamRPN++算法中,平均重叠期望值提升了6.67%,准确性提升了0.17%,鲁棒性下降了5.39%;此外,在遮挡、形变和背景干扰等复杂场景下,添加模板更新机制的SiamRPN++算法展现出较好的跟踪性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 模板更新 记忆信息
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