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在微脉冲激光雷达对能见度的测量系统中,常采用光子计数和模/数(A/D)转换两种处理方法进行对比测量,但微脉冲激光器没有Q开关,不能输出与激光脉冲同步的信号,来触发A/D卡采集大气会波信号.本文以高频管和高速单稳触发电路解决了该问题,使整形后的TTL信号的触发沿(上升沿)与激光脉冲的延时相盖50ns,可将测量系统的盲区控制在10m以内. 相似文献
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根据时域和频域抽样定理,从时域和频域的图形变换角度证明了DFT物理意义,并结合图形推导了其定义式。同时着重从FIR滤波应用的角度对DFT(Discrete FourierTransform)算法在信号分析中产生的误差、频率分辨率、尾部补零等有关问题展开讨论。 相似文献
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针对目前人脸检测方法速度与精度难以兼有的问题,本文提出了一种结合高斯模型和支持向量机的人脸检测方法.先利用皮肤颜色在YCbCr空间的聚类性,对肤色建立高斯模型以分割出可能的人脸区域,再将这些区域输入到支持向量机检测并标记出检测结果.实验结果证明,本文提出的方法检测效果令人满意. 相似文献
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提出了一种新的运动目标分割算法。首先利用像素的颜色、空间的和帧间的特性信息结合贝叶斯判别定理对视频图像进行粗分割,得到一个前景目标的二值图,由于该类方法基于像素间彼此独立的假设,导致分割出的前景目标不完整存在很多空洞。其次,基于前景目标局部邻域空间的一致性假设,计算该邻域内像素间的互相关系数;同时,基于背景的帧间连续性和前景的不连续性,计算像素帧间的互相关系数。最后,依据像素的互相关系数在该邻域内进行二次判决,以填补粗分割中前景目标内部的空洞。实验表明,在复杂背景交通视频中该分割算法具有较强的鲁棒性,并能获得更完整准确的前景目标。 相似文献
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弱监督时序动作定位旨在定位视频中行为实例的起止边界及识别相应的行为。现有方法尽管取得很大进展,但依然存在动作定位不完整及短动作的漏检问题。为此,提出了特征挖掘与区域增强(FMRE)的定位方法。首先,通过基础分支计算视频片段之间的相似分数,并以此分数聚合上下文信息,得到更具有区别性的段分类分数,实现动作的完整定位;然后,添加增强分支,对基础分支定位中持续时间较短的动作提案沿时间维度进行动态上采样,进而采用多头自注意机制对动作提案间的时间结构显式建模,促进具有时间依赖关系的动作定位且防止短动作的漏检;最后,在两个分支之间构建伪标签互监督,逐步改进在训练过程中生成动作提案的质量。该算法在THUMOS14和ActivityNet1.3数据集上分别取得了70.3%和40.7%的检测性能,证明了所提算法的有效性。 相似文献
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以往的目标检测任务中,大量研究通过空间和通道信息来构建特征优化算法。然而,如何利用通道和空间中最大和平均特征的信息分布情况进行特征提取,仍是一个挑战。针对上述挑战,构建了双分支通道空间依赖网络,用来提取空间和通道中信息依赖特征,其关键是获取最大特征和平均特征上的重要信息分布情况。为了优化网络的检测精度与计算效率,构建了非对称权重共享卷积网络,利用相同的非对称卷积核进行联合训练来实现权重共享,极大地增强了卷积核参数的鲁棒性。以YOLOv4、YOLOv5和EfficientDet为检测基线,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行实验,验证了双分支通道空间依赖网络和非对称权重共享卷积网络模块的有效性。在两个数据集上精度最高分别增长了1.98%和2.6%。 相似文献
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基于孪生网络的目标跟踪,存在特征信息欠丰富,跟踪效率有待提高,大型数据集上训练时间长等问题。针对上述问题,提出特征融合与训练加速的高效目标跟踪。增加主干网络参考特征层级,减小下采样,融合多层级参考特征图,提取目标更深度、丰富的语义信息。深度互相关操作得到候选窗口响应(Response of Candidate Windows,RoWs),在其中构建区域建议网络(Region Proposal Network,RPN),通过权衡正负锚点的数量比,使孪生网络性能更加高效、稳定。大型数据集训练孪生网络时,使用均匀滑动漂移采样,代替随机漂移采样算法,在抑制中心偏置现象的同时,显著加快了孪生网络的训练速度。跟踪基准VOT2018上的评估实验结果表明,与所有参考的主流目标跟踪算法相比,所提算法具有最佳的跟踪性能。 相似文献
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在基于视频图像的群组行为识别方法中,传统的深度学习方法大多使用标准(最大/平均)池化操作对卷积特征进行处理,并且未考虑群组行为中的关键人物对群组行为分类的重要性。针对以上问题,本文提出一种基于注意力机制的模型来检测群组行为视频中的行为,重点关注活动中的关键人物,根据注意力权重的不同分配动态地对卷积特征进行池化,最终正确识别视频图像中的群组行为。此模型在群组行为数据集CAD(Collective activity dataset)和CAE(Collective activity extended dataset)上的识别准确率优于许多使用标准池化结构的现有模型。 相似文献