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1.
毋立芳  赵立东  邱健康  简萌  郭小华 《信号处理》2017,33(10):1308-1316
基于数字光处理技术(DLP)的光固化3D打印技术是一种面曝光成型技术。面曝光工艺一次成型一个平面,因此对光照均匀度有很高的要求,而传统的DLP面光源很难达到很好的均匀度,严重时影响光固化的成型质量。针对这一问题,本文提出了一种面向面曝光3D打印的模型自适应光照均匀化方法。根据模型切片自适应地确定最大曝光区域,结合投影映射函数,通过优化得到最优的切片灰度分布,并将其与原始切片进行融合,用于3D打印。文章所提出的方法能够有效地调节成型区域的成型亮度均匀性,提高打印精度。   相似文献   
2.
杨雨辰  毋立芳  简萌  赵博煊  刘旭 《信号处理》2020,36(11):1829-1837
近年来,越来越多的人利用手持设备拍摄视频表达自己或社会问题等,这类视频常存在抖动现象,如何消除视频序列中的随机抖动成为近年来的研究热点。本文面向视频去抖动应用场景,提出了一种Savitzky-Golay滤波和L1范数优化相结合的视频稳像算法。首先基于帧间配对特征点进行运动估计;然后利用Savitzky-Golay滤波算法进行路径平滑处理,去除运动路径中的高频抖动分量,避免了噪声对后续生成稳定路径的影响;进一步,对平滑后的有效路径信息进行基于优化的L1范数优化算法拟合,得到最终的稳定路径;最后对原始视频图像序列进行运动补偿,生成稳定的图像序列。对比实验结果表明,本文方法稳像效果优于原始L1范数优化算法,算法速度快于目前效果较好的二维稳像算法。   相似文献   
3.
空气中的尘埃、污染物及气溶胶粒子的存在严重影响了大气预测的有效性,毫米波雷达云图的有效分割成为了解决这一问题的关键.本文提出了一种基于超像素分析的全卷积神经网路FCN和深度卷积神经网络CNN(FCN-CNN)的云图分割方法.首先通过超像素分析对云图每个像素点的近邻域实现相应的聚类,同时将云图输入到不同步长的全卷积神经网络FCN32s和FCN8s中实现云图的预分割;FCN32s预测结果中的"非云"区域一定是云图中的部分"非云"区域,FCN8s预测结果中的"云"区域一定是云图中的部分"云"区域;剩下不确定的区域通过深度卷积神经网络CNN进行进一步分析.为提高效率,FCN-CNN选取了不确定区域中超像素的几个关键像素来代表超像素区域的特征,通过CNN网络来判断关键像素是"云"或者是"非云".实验结果表明,FCN-CNN的精度与MR-CNN、SP-CNN相当,但是速度相比于MR-CNN提高了880倍,相比于SP-CNN提高了1.657倍.  相似文献   
4.
毋立芳  汪敏贵  简萌  刘旭 《信号处理》2020,36(9):1399-1406
体育视频包含大量不同类型的人体,其中运动员的行为与比赛进程和视频内容直接相关,因此运动员检 测是体育视频分析的关键环节。现有人体目标检测算法在通用人体检测任务上取得了良好的性能,但是无法有效区分运动员和非运动员。专门训练一个运动员检测模型需要标注大量的运动员位置,成本较高。本文提出了一种基于多示例学习的人体目标检测方法。在通用人体检测的基础上,引入多示例学习模块,基于图像级标注,通过弱监督方式自动学习获取特征映射矩阵,将人体特征映射到运动员特征空间,最后通过度量人体特征与运动员特征之间的相似度,实现运动员与非运动员的区分。对比实验结果表明,本文方法充分利用通用人体检测框架,以 极小的标注数据量达到了专门训练运动员检测模型的精度。   相似文献   
5.
毋立芳  赵宽  简萌  王向东 《信号处理》2019,35(11):1871-1879
关键帧检测是有效的视频内容分析的关键环节。常用的基于手工特征的方法运行效率高但很难有效表征关键帧特征,因而性能不好。基于深度特征的方法因为网络结构复杂,导致效率不高。在体育比赛类视频中,关键帧常为比赛转播中镜头变化的最后一帧。但广播视频中除了包含比赛视频还包括很多其他类型的镜头如中场休息、渐变镜头等。因此检测最后一帧包含很多比赛无关内容。针对这一问题,本文提出了一种手工特征与深度特征相结合的视频关键帧检测方法。首先基于颜色直方图特征进行镜头边界检测获取最后一帧。进一步基于直方图相似性提出一种类似聚类的方法得到候选关键帧。最后,基于深度神经网络对候选关键帧进行分类,得到真正的关键帧。在冰壶比赛视频和篮球比赛视频上的对比实验结果表明,相对于传统的背景差分法、光流法等,本文提出方法能够快速、可靠地提取关键帧。   相似文献   
6.
农作物的生长观测是农业气象观测的一个重要部分,作物的覆盖度反映了环境对作物综合影响的结果,传统的先验阈值分割法受作物图像中存在的田间杂物、下雨或施肥后的土地以及光照阴影影响较大,会存在误分割的情况,针对这些问题,本文研究基于深度学习的作物与背景的自动分割问题,提出基于RGB和HSI关系阈值法优化的卷积神经网络(RGB-HSI-CNN)的作物图像分割提取覆盖度方法,解决了光照、遮挡、阴影等影响,取得了平均98.3%的模型准确率和97.53%的像素误差,为后续作物检测生长状况态监测以及农作物病虫草害的识别、监测等提供了有力支持。   相似文献   
7.
近年来,基于深度卷积神经网络的人脸活体检测技术取得了较好的性能.然而,深度神经网络被证明容易受到对抗样本的攻击,影响了人脸系统的安全性.为了建立更好的防范机制,需充分研究活体检测任务对抗样本的生成机理.相对于普通分类问题,活体检测任务具有类间距离小,且扰动操作难度大等特性.在此基础上,提出了基于最小扰动维度和人眼视觉特性的活体检测对抗样本生成算法,将扰动集中在少数几个维度上,并充分考虑人眼的视觉连带集中特性,加入扰动点的间距约束,以便最后生成的对抗样本更不易被人类察觉.该方法只需平均改变输入向量总维度的1.36%,即可成功地欺骗网络,使网络输出想要的分类结果.通过志愿者的辨认,该方法的人眼感知率比DeepFool方法降低了20%.  相似文献   
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