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针对煤矿井下机载抖动视频序列低照度、低清晰度以及易受噪声影响的特点,提出了一种基于改进光流法的电子稳像算法。算法利用SUSAN算子获取帧间匹配特征点,并提出基于金字塔改进光流模型,实现抖动视频序列的全局运动矢量计算。为克服机载图像中局部运动目标和移动背景的影响,利用RANSAC算法去除误匹配点,提出稳像参考帧的动态更新机制。针对矿下机载摄像抖动的不确定性,运用均值滤波求解运动补偿矢量,在保留主动运动的同时过滤随机抖动。理论分析和实验结果表明,提出的算法不仅保留了光流法获取运动矢量的精度,而且提高了算法的实时性,对于煤矿井下机载抖动视频序列具有较好的稳像效果。 相似文献
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基于软注意力机制的图像描述算法,提出类激活映射-注意力机制的图像描述方法。利用类激活映射算法得到卷积特征包含定位以及更丰富的语义信息,使得卷积特征与图像描述具有更好的对应关系,解决卷积特征与图像描述的对齐问题,生成的自然语言描述能够尽可能完整的描述图像内容。选择双层长短时记忆网络改进注意力机制结构,使得新的注意力机制适合当前全局和局部信息的特征表示,能够选取合适的特征表示生成图像描述。试验结果表明,改进模型在诸多评价指标上优于软注意力机制等模型,其中在MSCOCO数据集上Bleu-4的评价指标相较于软注意力模型提高了16.8%。类激活映射机制可以解决图像空间信息与描述语义对齐的问题,使得生成的自然语言减少丢失关键信息,提高图像描述的准确性。 相似文献
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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