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由于连续帧之间数据关联的不确定性和所提取外观特征的鉴别力不足,多目标跟踪容易受目标外观变化、运动状态变化、相似目标以及目标消失再出现等干扰因素的影响,出现轨迹ID变换的问题,从而限制基于轨迹分析的行为检测、姿态识别等研究的性能。为了提高数据关联的可靠性从而减少轨迹ID变换,提出了一种基于轨迹置信度的分层数据关联方式。同时,为了提高用于数据关联的外观特征的鉴别力,提出融合了过程层的特征提取网络。在公开的MOT16测试数据集上验证表明,该算法在保证跟踪准确度和精确度的同时,有效降低了轨迹ID变换的次数,提高了跟踪性能。 相似文献
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视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求.近年来,深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展,但是其结果一般缺乏图像纹理的细节,边缘过度平滑,给人一种模糊的视觉体验.本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法.为了更好的传递图像的细节信息,采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构,生成器损失函数除了对抗损失,还包括内容损失、感知损失和纹理损失.在DIV2K数据集上的实验表明,该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估. 相似文献
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为了提升脑胶质瘤分割精度,提出一种结合注意力机制的3D卷积神经网络算法。输入3个不同尺度的图像块,经过9个卷积层和1个分类层后得到3个不同的分类结果,将分类结果与注意力学习到的权重相乘并逐体素相加得到输出。此外该算法采用了一种混合Dice损失函数与Focal损失函数的超参数损失函数。实验表明,该算法的Dice系数在整体区域、核心区域以及增强区域分别达到了95.31%、80.12%、82.25%。与已有的一种脑胶质瘤分割算法deepmedic相比,整体区域、核心区域以及增强区域的Dice系数分别提升了3%、2%、6%。在脑胶质瘤分割方面,具有重要的临床意义。 相似文献
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岩心扫描仪在石油地质部门得到广泛应用,但一直缺乏有效的监控设备,以监测岩心扫描仪的工作状态且提供方便的控制方式。针对该问题,比较了常用的几种2.4 GHz无线通信技术,设计了一种基于ZigBee的岩心扫描仪无线监控系统。该系统采用CC2530作为核心芯片,详细设计了整个系统的硬件与软件,并进行相应的测试。测试结果表明,该系统能够完成对岩心扫描仪温湿度的监测和无线控制,并具有组网快速、可靠等优点。 相似文献
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针对传统的油田GIS系统存在的不足,包括客户机/服务器(C/S)模式运维不便,无法在线实时绘制兴趣点(POI),不能根据区域进行分割定位等方面,提出了相应的解决方案,设计并实现了基于AJAX+JSON+HTML5组合技术的浏览器/服务器(B/S)架构油田信息查询系统。实验结果显示,POI实时绘制功能和区域分割功能提高了交互性,丰富了用户体验,满足油田应用的实际需求,为多元化网络服务的发展铺垫了道路。 相似文献
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针对新一代视频编码标准HEVC中的码率控制问题,提出了一种基于梯度的自适应码率控制算法.算法的主要特点是自适应获取每个LCU的梯度来表示其复杂度,根据复杂度分配LCU层目标比特.同时,在分配帧层目标比特时利用缓冲区的状态信息,以使编码器输出的实际码率更符合给定的目标码率,并使缓冲区滞留的数据尽量少,即传输时延尽量小.实验结果表明,该算法与标准的HEVC码率控制提案K0103相比,缓冲区滞留数据量平均减少约39.31%,峰值信噪比平均提高约0.54 dB,同时实际码率与目标码率之间的码率偏差平均降低约0.39%. 相似文献
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针对视觉词袋模型与局部块模型特征相结合的算法在真实的复杂场景中识别率不高的问题,本文提出一种基于局部块模型与特征预处理、特征泛化相结合的行为识别算法。本文算法在视觉词袋模型的基础上,采取局部块模型与随机采样相结合的方法提取特征,对特征做预处理,减小了数据冗余,消除了特征之间的相关性,并且使处理后的特征更接近原始视频特征,同时对编码后特征做泛化处理,避免过拟合现象。本文在HMDB51标准视频库上进行实验,结果表明本文算法较原算法识别率提高2.1%,较其他同类算法也有一定的提升,验证了该算法的有效性。本文算法对视频量大、背景复杂、真实场景的视频集具有较好的识别效果。 相似文献
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在低码率段,HEVC压缩过程会造成大量视频信息的丢失,进而导致压缩视频中存在比较严重的失真.针对这一问题,我们提出了一种基于HEVC的低码率视频压缩编码框架,该框架主要包括以下步骤:在编码端,首先对视频进行两倍下采样,然后进行HEVC编码;在解码端,采用LSM-MNLR(Laplacian scale mixture modeling and Multi-non-local low-rank regularization)对解码后的视频进行去噪以及利用超分辨率重建方法将视频重建到原始尺寸.实验证明,相比HEVC,我们的低码率视频压缩编码框架在低码率段能取得更好的主客观效果. 相似文献
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针对传统的基于线性回归模型插值算法不能对变化剧烈的边缘进行有效插值的问题,该文提出一种基于正则化的边缘定向插值算法。算法主要分为两部分:参数估计部分与数据估计部分。在参数估计部分,为了更加准确地描述图像局部结构,把已估计的高分辨率像素作为训练像素的一部分,用以进行回归模型参数的估计。在数据估计部分,引入像素平滑方向作为正则化项,以降低参数的误估计引起的数据估计偏差。实验结果表明,该算法能很好地保持图像的边缘特征,尤其在变化比较剧烈的边缘区域;与双三次插值算法及基于正则化的局部线性回归插值算法(Regularized Local Linear Regression,RLLR)相比,该算法能取得更好的视觉效果及较高的PSNR值。 相似文献
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