单幅图像刚体目标姿态估计方法综述

刚体目标姿态作为计算机视觉技术的重点研究方向之一,旨在确定场景中3维目标的位置平移和方位旋转等多个自由度,越来越多地应用在工业机械臂操控、空间在轨服务、自动驾驶和现实增强等领域。本文对基于单幅图像的刚体目标姿态过程、方法分类及其现存问题进行了整体综述。通过利用单幅刚体目标图像实现多自由度姿态估计的各类方法进行总结、分类及比较,重点论述了姿态估计的一般过程、估计方法的演进和划分、常用数据集及评估准则、研究现状与展望。目前,多自由度刚体目标姿态估计方法主要针对单一特定应用场景具有较好的效果,还没有通用于复合场景的方法,且现有方法在面对多种光照条件、杂乱遮挡场景、旋转对称和类间相似性目标时,估计精度和效率下降显著。结合现存问题及当前深度学习技术的助推影响,从场景级多目标推理、自监督学习方法、前端检测网络、轻量高效的网络设计、多信息融合姿态估计框架和图像数据表征空间等6个方面对该领域的发展趋势进行预测和展望。     

基于深度残差网络的自动调制识别方法研究

自动调制识别是电磁环境特性分析的关键问题,而传统方法多基于人工设计特征进行识别,数据特征表示和判别分析能力有限。为此提出一种新颖的深度神经网络特征表示方法进行调制识别任务。首先,利用递归神经网络结构对电磁信号序列进行表示,建立了基于多层双向GRU网络结构的识别方法。其次,从一维空间卷积表示序列的角度思考,建立了基于深度残差卷积网络的调制识别方法。最后,针对加性高斯白噪声信道的调制方式仿真数据集,将提出的方法与典型神经网络模型如多层感知器、卷积神经网络进行了对比实验。实验结果表明,提出的方法在自动调制识别方面具备更强的特征表示能力和竞争力,有利于推动深度学习在自动调制识别领域的应用。     

面向运动分割优化的变分光流计算方法研究

面向运动分割的需求,围绕变分光流计算中的运动边缘保留问题,对反应-扩散式光流计算模型中的扩散张量设计与改进方法进行系统深入研究。 在分析已有设计方法的基础上,提出了一种融合图像和流场信息驱动的扩散张量设计方法,并利用该扩散张量建立光流计算模型,然后在多尺度计算框架下给出了相应的偏微分方程数值计算方法。 理论分析与对比实验结果表明,这种设计方法能有效克服现有方法提取运动边缘不精确的缺点,更准确地刻画出运动边缘,提高光流的计算精度。     

基于字典学习与稀疏表示的非结构化道路分割方法

针对野外环境自主车视觉导航问题,提出了一种新颖的基于字典学习与稀疏表示的道路分割算法。该算法以局部图像小片为处理单元,通过选取典型道路图像学习得到路面图像小片的一组字典,并利用车辆前方的一小块区域作为监督,通过在线字典学习对字典进行实时更新,使路面图像小片可在该字典上精确稀疏表示,而非路面图像小片则不能。因此建立了基于字典学习与稀疏表示的分类框架,利用局部图像小片在字典上的稀疏重构误差进行分类。大量实验结果表明,该算法能够适应多变的非结构化道路环境,且对光照、阴影及水坑等具有较好的鲁棒性。     

基于改进马尔可夫随机场的事件相机去噪算法

针对事件相机输出的事件流中存在大量噪声的问题,介绍了一种基于概率无向图模型的事件流去噪算法。算法基于目标变化在时间和空间上具有一定的规律性和相关性这一先验信息,通过将事件映射到极坐标时空邻域,建立事件的局部相关性,以此构建完整的概率图模型。同时,设计相应的能量函数将去噪问题转化为能量最小问题。此外,改进的条件迭代模式被用于优化模型的迭代求解。事件相机模拟器产生的仿真数据和DAVIS346录制的真实数据进行的去噪实验表明,该算法可有效地实现事件相机成像去噪。最后,通过和滤波算法进行对比,证明了该算法优于滤波算法。     

基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展

目标检测是光学遥感图像解译中的核心问题,在情报侦察、目标监视、灾害救援等领域均具有广泛应用。首先,结合深度学习光学遥感图像目标检测算法研究进展,对基于候选区域和回归分析的两类遥感目标检测算法进行了综述。其次,针对旋转目标、小目标、多尺度、密集目标四类常见特定任务场景目标检测算法改进进行了总结。再次,结合常用遥感图像数据集对不同算法性能进行了对比分析。最后,对未来遥感图像目标检测研究值得关注的问题进行了展望,为后续相关研究提供思路。