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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
在基于视觉的物体识别领域,单目视觉识别技术往往只能获得物体片面信息,而多目视觉识别技术的运算复杂度较高.随着物联网技术的普及,无源超高频射频识别技术已经大规模应用于物体的标识上,具有的读取速度快、读取距离远的优势.本文提出一种通过先验信息辅助视觉识别的通用方法,提高物体识别的速度和准确性.通过识别射频识别标签,从数据库读取准确的特征信息辅助图像识别物体.通过摄像头采集物体的图像、视频信息后传输给控制模块,控制模块从数据库获取射频识别先验信息后以相机标定算法对图像进行矫正处理,对目标物体进行定位,从而复现物体的三维图像.传统的边缘检测和目标检测技术需要两个及以上的摄像头才能对物体进行三维识别,所提方法只需使用一个摄像头即可获取物体三维位置.针对边缘检测的改进中通过结合射频识别标签中准确的物体几何信息和像素信息来确定滤波窗口的权重,进行标定真实边缘和潜在边缘;针对目标检测的改进中在原始的Faster R-CNN的RPN架构上引入了特征金字塔,使得特征提取时语义更强.最后两种不同视觉识别方式的实验结果证明了所提方法的有效性,所提方法具有更高的识别定位精准度、更低的算法复杂度和更快的识别速率,可以更加准确可靠地对物体特性进行检测及形状、方位的判断.  相似文献   

2.
目的 目前主流物体检测算法需要预先划定默认框,通过对默认框的筛选剔除得到物体框。为了保证足够的召回率,就必须要预设足够密集和多尺度的默认框,这就导致了图像中各个区域被重复检测,造成了极大的计算浪费。提出一种不需要划定默认框,实现完全端到端深度学习语义分割及物体检测的多任务深度学习模型(FCDN),使得检测模型能够在保证精度的同时提高检测速度。方法 首先分析了被检测物体数量不可预知是目前主流物体检测算法需要预先划定默认框的原因,由于目前深度学习物体检测算法都是由图像分类模型拓展而来,被检测数量的无法预知导致无法设置检测模型的输出,为了保证召回率,必须要对足够密集和多尺度的默认框进行分类识别;物体检测任务需要物体的类别信息以实现对不同类物体的识别,也需要物体的边界信息以实现对各个物体的区分、定位;语义分割提取了丰富的物体类别信息,可以根据语义分割图识别物体的种类,同时采用语义分割的思想,设计模块提取图像中物体的边界关键点,结合语义分割图和边界关键点分布图,从而完成物体的识别和定位。结果 为了验证基于语义分割思想的物体检测方法的可行性,训练模型并在VOC(visual object classes)2007 test数据集上进行测试,与目前主流物体检测算法进行性能对比,结果表明,利用新模型可以同时实现语义分割和物体检测任务,在训练样本相同的条件下训练后,其物体检测精度优于经典的物体检测模型;在算法的运行速度上,相比于FCN,减少了8 ms,比较接近于YOLO(you only look once)等快速检测算法。结论 本文提出了一种新的物体检测思路,不再以图像分类为检测基础,不需要对预设的密集且多尺度的默认框进行分类识别;实验结果表明充分利用语义分割提取的丰富信息,根据语义分割图和边界关键点完成物体检测的方法是可行的,该方法避免了对图像的重复检测和计算浪费;同时通过减少语义分割预测的像素点数量来提高检测效率,并通过实验验证简化后的语义分割结果仍足够进行物体检测任务。  相似文献   

3.
莫宏伟  田朋 《控制与决策》2021,36(12):2881-2890
视觉场景理解包括检测和识别物体、推理被检测物体之间的视觉关系以及使用语句描述图像区域.为了实现对场景图像更全面、更准确的理解,将物体检测、视觉关系检测和图像描述视为场景理解中3种不同语义层次的视觉任务,提出一种基于多层语义特征的图像理解模型,并将这3种不同语义层进行相互连接以共同解决场景理解任务.该模型通过一个信息传递图将物体、关系短语和图像描述的语义特征同时进行迭代和更新,更新后的语义特征被用于分类物体和视觉关系、生成场景图和描述,并引入融合注意力机制以提升描述的准确性.在视觉基因组和COCO数据集上的实验结果表明,所提出的方法在场景图生成和图像描述任务上拥有比现有方法更好的性能.  相似文献   

4.
实时运动检测是智能视频监控和视频交通流检测中的一项关键技术。目前广泛使用的单目视觉运动检测方法对光线敏感,存在黑洞、阴影等问题。为解决此问题,提出一种基于双目视觉的运动检测方法,通过双摄像头的视差获取物体的深度信息,根据深度差检测运动物体。在得到运动区域后,利用运动物体在连续帧的深度信息,提出一种适应各种空间角度拍摄情形下的速度测定方法。实验表明,所提的方法能检测运动目标的准确轮廓,解决了单目视觉情形下始终存在的对光线敏感、阴影及黑洞的问题,实现了运动目标的实时检测和速度测定。  相似文献   

5.
为了克服图像底层特征与高层语义之间的语义鸿沟,降低自顶向下的显著性检测方法对特定物体先验的依赖,提出一种基于高层颜色语义特征的显著性检测方法。首先从彩色图像中提取结构化颜色特征并在多核学习框架下,实现对图像进行颜色命名获取像素的颜色语义名称;接着利用图像颜色语义名称分布计算高层颜色语义特征,再将其与底层的Gist特征融合,通过线性支持向量机训练生成显著性分类器,实现像素级的显著性检测。实验结果表明,本文算法能够更加准确地检测出人眼视觉关注点。且与传统的底层颜色特征相比,本文颜色语义特征能够获得更好的显著性检测结果。  相似文献   

6.
本文针对智能视频监控中的物体遗留事件检测进行了研究,给出了一套完整的检测方案。多高斯模型用于运动目标检测,其自适应性很好地解决了背景帧不断变化所带来的影响;MeanShift算法用于运动目标的跟踪,使得监控对象不再限于固定区域;目标的七阶不变矩可以很好地描述目标特征,利用这一特征通过支持向量机对目标进行识别。实验结果证明了本文方法的有效性。  相似文献   

7.
为了实时准确地测出运动物体的速度,提出了一种基于单目视觉测量运动物体速度的方法。该方法采用便携式摄像机对运动小球进行视频采集,以VS2010平台下的开源库OpenCV为开发平台,利用帧差法对运动目标进行检测。所设计的测速算法能够实现对运动小球的水平速度和垂直速度的检测。实验证明,所提测速方法能有效地测出运动物体的速度,且准确度比较高。  相似文献   

8.
基于运动估计的运动物体检测技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
运动物体检测是图像处理和分析系统的关键技术,为了能够更准确的检测视频流中的运动物体.本文提出了一种基于运动估计的运动物体检测方法,该方法以运动估计过程中产生的运动矢量和匹配误差作为检测运动物体的依据.通过对运动矢量和匹配误差的综合分析,判断运动物体是否存在.测试结果表明,该方法具有一定的有效性.  相似文献   

9.
胡誉生  何炳蔚  邓清康 《计算机应用》2021,41(11):3332-3336
复杂动态背景环境下的运动物体检测和静态地图重建中容易出现运动物体检测不完整的问题。针对上述问题,提出了一种混合视觉系统下点云分割辅助的运动物体检测方法。首先,提出了直通滤波+随机采样一致性(PassThrough+RANSAC)方法来克服大面积墙壁干扰以实现点云地面点的识别;其次,将非地面点数据作为特征点投射到图像上,并估计其光流运动向量和人工运动向量,从而对动态点进行检测;然后,采用动态阈值策略对点云进行欧氏聚类;最后,整合动态点检测结果与点云分割结果来完整地提取出运动物体。此外,通过八叉树地图(Octomap)工具将点云地图转换为三维栅格地图以完成地图的构建。通过实验结果和数据分析可知,所提方法可以有效提高运动物体检测的完整性,同时重建出低损耗、高实用性的静态栅格地图。  相似文献   

10.
为解决无人机在低光照环境下的巡检过程中, 不能对场景中的异物进行识别与定位, 导致后续智能算法无法获得环境语义信息的问题. 本文提出一种将ORB-SLAM2算法与适用于低光照目标检测改进的YOLOv5模型进行信息融合的方法. 首先, 通过RGB-D相机自采集低光照数据集进行深度学习训练及融合算法验证. 然后, 结合关键帧信息、目标检测模块的输出结果以及相机的固有信息完成目标像素坐标提取. 最后, 通过关键帧信息和像素坐标完成目标物体相对世界坐标系的位置解算. 本文实现了低光照环境下目标物体较为准确的识别和目标物体在世界坐标系中分米级的定位, 为低光照环境下无人机智能巡检提供了一种有效的解决方案.  相似文献   

11.
基于改进动态阈值的运动车辆实时快速检测方法*   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出了复杂交通环境下一种新的运动车辆检测方法。基于背景差分获得运动图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测。根据检测结果,采用中值更新方法实现背景图像的实时更新。实验结果表明,这种基于改进动态阈值和自适应背景相结合的快速检测算法可以从复杂交通场景图像序列中快速有效地检测出运动目标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求。  相似文献   

12.
This paper presents a novel method to accurately detect moving objects from a video sequence captured using a nonstationary camera. Although common methods provide effective motion detection for static backgrounds or through only planar-perspective transformation, many detection errors occur when the background contains complex dynamic interferences or the camera undergoes unknown motions. To solve this problem, this study proposed a motion detection method that incorporates temporal motion and spatial structure. In the proposed method, first, spatial semantic planes are segmented, and image registration based on stable background planes is applied to overcome the interferences of the foreground and dynamic background. Thus, the estimated dense temporal motion ensures that small moving objects are not missed. Second, motion pixels are mapped on semantic planes, and then, the spatial distribution constraints of motion pixels, regional shapes and plane semantics, which are integrated into a planar structure, are used to minimise false positives. Finally, based on the dense temporal motion and spatial structure, moving objects are accurately detected. The experimental results on CDnet dataset, Pbi dataset, Aeroscapes dataset, and other challenging self-captured videos under difficult conditions, such as fast camera movement, large zoom variation, video jitters, and dynamic background, revealed that the proposed method can remove background movements, dynamic interferences, and marginal noises and can effectively obtain complete moving objects.© 2017 ElsevierInc.Allrightsreserved.  相似文献   

13.
在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪,针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题,提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法,对运动行人目标进行跟踪。该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测,再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合,将角点检测结果融入到LK光流法中,并对检测到的角点进行运动光流特征提取,最后通过卡尔曼滤波对出现的行人进行预测跟踪,采用匈牙利最优匹配算法实现对运动目标的持续匹配以及对运动目标的跟踪。仿真结果表明,本文提出的方法能够对视频中出现的运动目标进行检测跟踪,具有较好的识别效果,且检测效率得到提高。   相似文献   

14.
基于二维主成分分析的运动目标检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
运动目标检测是计算机视觉研究的重要领域,在视频监控和智能交通等领域应用广泛.本文提出了一种自适应的运动目标检测方法.该方法采用二维主成分分析建立背景模型,通过比较重建图像和原图像的差异来检测运动目标.为了自适应动态变化的复杂背景,该模型由增量算法在线更新.实验结果表明,提出的方法可以在复杂变化的动态背景环境下进行有效的运动目标检测.  相似文献   

15.
视频数据中包含丰富的运动事件信息,从中检测复杂事件,分析其中的高层语义信息,已成为视频研究领域的热点之一。视频复杂事件检测,主要对事件中多语义概念进行检测分析,对多运动目标的特征进行描述,发现底层特征与高层语义概念间的关系,旨在从各类视频特征及相关的原始视频数据中自动提取视频复杂事件中语义概念模式,实现“跨越语义鸿沟”的目标。在超图理论的基础上,提出了针对运动目标特征分别构建轨迹超图和多标签超图,并对其进行配对融合,用于检测视频复杂事件。实验结果证明,同其他方法如基于普通图的事件检测方法和基于超图的多标签半监督学习方法相比,新方法在检测复杂事件结果中具有更高的平均查准率和平均查全率。  相似文献   

16.
基于分块和改进粒子滤波的运动目标检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
张明  孟丽丽  刘丽红  齐妙 《计算机科学》2012,39(11):261-263
为了快速准确地检测到视频场景中的运动目标,提出了一种基于分块和改进的粒子滤波的运动目标检测方 法。首先,对视频图像序列分块并提取每个图像块的颜色特征;然后,用改进的粒子滤波对每个图像块进行操作,计算 出每个块对应的粒子的权重;最后,根据粒子的平均权重建立背景模型,提取运动目标。将分块和粒子滤波相结合,能 够在不降低检测精度的基础上,大幅减少算法的计算量,提高算法的执行速度。实验结果表明,该方法具有较好的鲁 棒性、杭噪性和抗光照变化能力,提取的运动目标更加完整。  相似文献   

17.
针对移动机器人检测与跟踪系统的世界模型,从智能控制与模式识别方法和传统控制理论相结合的思想出发,提出一种多层次、多阶段的智能控制模型结构。此结构仿人思维模式把复杂任务系统分解为感知、执行、决策三个层次,解决了复杂任务中不易建模的问题;跟踪过程采用Kalman预报器对运动目标状态进行一步预测估计和两步增量式跟踪算法,可快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。给出了该结构模型的移动机器人视觉检测识别和跟踪控制系统在汽车桩考中的实际应用。  相似文献   

18.
视频监控中运动物体的检测与跟踪   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对固定摄像头下的交通监控场景,首先给出一种基于分块原理的背景重建算法,克服了平均法重建的背景图像模糊的缺点。然后用减背景方法检测运动物体,并利用数学形态学方法对得到原始前景点作处理,填补了运动物体内部的空洞,减少了噪声点,改善了检测性能。为适应背景的变化,对背景进行自适应更新,并且通过对Meanshift算法的改进提高了跟踪的准确性。实验结果表明,算法在有效检测到运动物体的同时能够快速准确地跟踪运动物体。  相似文献   

19.
基于改进的混合高斯模型的运动目标检测   总被引:3,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了改进的基于混合高斯模型的背景消减法,并对运动目标进行检测。模型初始化时,提出了一种能准确得到实际背景模型的方法;在模型更新中引入了加速因子和合理性反馈使得模型能更快、更准确地反应真实的背景。实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的混合高斯模型方法能有效地消除物体发生运动时产生的拖影,并能很好地检测出运动物体。  相似文献   

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