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1.
无人机目标检测与识别任务中,目标随着飞行高度的改变尺寸发生显著变化。常规目标检测模型中,获取的小目标细节信息有限,检测精度较低;而适用于小目标的实时检测模型往往容易丢失大目标的背景信息,降低大目标的检测精度。针对以上多尺度目标检测识别任务难点,提出一种基于改进特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)结构的实时多尺度目标检测识别模型。该模型通过增加特征金字塔层级覆盖更广的目标尺度,获取更为丰富的目标信息;同时,利用跨连接增加不同尺度特征融合的多样性,降低特征传导距离,保留更加完整的尺度特征来提高模型检测识别多尺度目标的性能。通过实验发现,相比于原始网络结构和相同特征层级的四层特征金字塔结构,加入改进特征金字塔结构的多尺度目标检测模型识别性能得到了提升。 相似文献
2.
微表情是一种动态变化的面部表情,具有复杂的时空特征,给其识别带来了极大的困难。本文提出一种基于光流法与伪三维残差网络(P3D ResNet)的微表情识别方法,通过光流法对微表情运动信息建模,为网络提供关键信息的同时丰富数据空间维度,采用伪三维残差网络进一步学习微表情的时间和空间特征。首先,将三个主流的微表情数据集进行融合,并对融合的数据集进行预处理;然后使用TVL1光流法提取表征微表情运动信息的光流特征序列,将得到的光流特征序列与微表情灰度图像序列进行通道连接,形成一个新的三通道微表情图像序列;最后将获得的微表情数据进行数据增强送入伪三维残差网络同时提取微表情的时空特征以实现微表情的识别。其中,P3D ResNet是在残差网络的框架中采用二维卷积滤波器提取微表情的空间特征,一维卷积滤波器提取微表情的时间特征来模拟三维卷积滤波器。在融合数据集上的实验表明,本文方法的性能相对基准方法有了显著的改进,UF1和UAR分别提高了14.71%、14.58%。本文提出的方法在融合数据集及三个独立数据集上的识别性能优于现有较先进的方法,从而证明了本文的微表情识别方法的先进性和鲁棒性。 相似文献
3.
自动调制识别是认知无线电、电子侦察、电磁态势生成中重要的环节. 由于电磁环境日益复杂,噪声对能否正确调制识别影响显著. 本文针对低信噪比(signal-noise ratio,SNR)环境条件设计了一种基于软阈值的深度学习模型,在卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的基础上加入软阈值函数. 将IQ数据转化为幅度相位信息作为模型的输入,CNN用于提取幅度相位数据中的特征,软阈值学习网络可以针对不同特征设置不同阈值,用于滤除样本噪声,提高低SNR条件下的识别率. 在开源数据集RML2016.10a上验证了所提算法的有效性,对比其他网络结构,本文提出的模型识别率更高且效率更高. 相似文献
4.
阐述计算机图像处理技术的特点,工作原理,图像处理技术在车牌识别中的应用,包括图像预处理、车牌定位、车牌倾斜的校正、车牌字符的分割与识别。 相似文献
5.
无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融合的域内相似性分组行人重识别网络,首先在Baseline网络的基础上添加语义融合层,依次从空间和通道2个方面对中间特征图进行相似特征的语义融合,从而提升网络的自适应感知能力。此外,通过充分利用域内相似性细粒度信息,进而提高网络对全局和局部特征的聚类精准度。通过在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17这3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法的均值平均精度(m AP)和Rank识别准确率与近年无监督跨域行人重识别算法相比有显著提升。 相似文献
7.
8.
9.
10.
事件检测是非侵入式负荷监测中的关键部分,然而事件检测方法对于一些小电流电器存在漏检问题。为此,提出一种基于小电流电器的滑动窗双边CUSUM事件检测改进算法,即在均值计算窗和暂态检测窗的基础上,引入方差计算窗区分运行时电流波动小的电器,通过权重参数δ提高检测过程中投入、切出事件的累计和,解决了滑动窗双边CUSUM事件检测算法的小电流电器漏检问题。采用方差阈值判断电器是否进入稳态,提高了电器进入稳态时检测的准确性,有效记录事件投入点和事件切出点。实测验证表明,所提算法不仅能够准确检测到传统算法易忽略的小电流电器的暂态事件,还能准确记录电器完整的事件投切过程,有利于其暂态过程的分析与处理,保证了特征提取的有效性,为事件检测方法的优化方向提供了借鉴。 相似文献