基于深度学习的人—物交互关系检测综述

人—物交互关系检测旨在通过精细化定位图像或视频中产生特定动作行为的人,以及与其产生交互关系的物体,并识别人和物体之间的动作关系来理解和分析人体的行为。人—物交互关系检测是一个非常具有实际应用意义和前瞻性的研究方向,是高层视觉理解的关键基石。随着深度学习的发展,基于深度学习的研究方法引领了近期人—物交互关系检测研究的进步。本文一方面分析空域人—物交互关系检测任务,从数据内容场景、标注粒度两个方面总结和分析当下数据库和基准。然后从两阶段分段式方法和单阶段端到端式方法两个流派出发系统性地阐述当前检测方法的发展现状,分析两个流派方法的特性和优劣,厘清该领域方法的发展路线。其中,两阶段方法包括多流模型和图模型两种主要范式,而单阶段模型包括基于框的范式、基于关系点的范式和基于查询的范式。另一方面,对时空域人—物交互关系检测任务进行总结,分析现有时空域交互关系数据集构造与特性和现有基线算法的优劣。最后对未来的研究方向进行展望。     

光学遥感图像目标检测算法综述

目标检测技术是光学遥感图像理解的基础问题, 具有重要的应用价值. 本文对遥感图像目标检测算法发展进行了梳理和分析. 首先阐述了遥感图像目标检测的特点和挑战; 之后系统总结了典型的检测方法, 包括早期的基于手工设计特征的算法和现阶段基于深度学习的方法, 对于深度学习方法首先介绍了典型的目标检测模型, 进而针对遥感图像本身的难点详细梳理了优化改进方案; 接着介绍了常用的检测数据集, 并对现有方法的性能进行比较; 最后对现阶段问题进行总结并对未来发展趋势进行展望.     

违禁品X光图像检测技术应用研究进展综述

X光图像在安检中应用十分广泛,目前大部分安检工作还要依靠人工完成,但X光安检巨大的工作量和工作强度使自动安检成为必然趋势。如何根据X光图像自动检测其中物体成为研究热点。随着基于深度学习技术的目标检测取得巨大进展,在X光图像违禁品检测中也大量应用深度学习模型进行研究并获得大量成果。为全面、详细总结现有研究,首先介绍X光成像特点、X光图像检测的传统方法以及基于深度学习的方法,然后对比传统方法与深度学习方法的检测效果并分析现有自动安检研究进展,最后指出未来值得关注的研究方向,以期给X光图像违禁品检测的研究提供参考。     

深度学习中的单阶段小目标检测方法综述

随着深度学习的不断发展,目标检测技术逐步从基于传统的手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测方法中,基于深度学习的单阶段目标检测方法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效率而被广泛运用。但现有的基于深度学习的单阶段目标检测方法由于小目标物体包含的特征信息较少、分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显以及定位精度要求较高等原因,导致在检测过程中对小目标物体的检测效果不理想,使得模型检测精度降低。针对目前基于深度学习的单阶段目标检测方法存在的问题,研究了大量基于深度学习的单阶段小目标检测技术。首先从单阶段目标检测方法的AnchorBox、网络结构、交并比函数以及损失函数等几个方面,系统地总结了针对小目标检测的优化方法;其次列举了常用的小目标检测数据集及其应用领域,并给出在各小目标检测数据集上的检测结果图;最后探讨了基于深度学习的单阶段小目标检测方法的未来研究方向。     

深度学习目标检测方法综述

目标检测的任务是从图像中精确且高效地识别、定位出大量预定义类别的物体实例。随着深度学习的广泛应用,目标检测的精确度和效率都得到了较大提升,但基于深度学习的目标检测仍面临改进与优化主流目标检测算法的性能、提高小目标物体检测精度、实现多类别物体检测、轻量化检测模型等关键技术的挑战。针对上述挑战,本文在广泛文献调研的基础上,从双阶段、单阶段目标检测算法的改进与结合的角度分析了改进与优化主流目标检测算法的方法,从骨干网络、增加视觉感受野、特征融合、级联卷积神经网络和模型的训练方式的角度分析了提升小目标检测精度的方法,从训练方式和网络结构的角度分析了用于多类别物体检测的方法,从网络结构的角度分析了用于轻量化检测模型的方法。此外,对目标检测的通用数据集进行了详细介绍,从4个方面对该领域代表性算法的性能表现进行了对比分析,对目标检测中待解决的问题与未来研究方向做出预测和展望。目标检测研究是计算机视觉和模式识别中备受青睐的热点,仍然有更多高精度和高效的算法相继提出,未来将朝着更多的研究方向发展。     

一种基于深度学习的机械臂抓取方法

提出了一种基于深度神经网络的机械臂最优抓取位置检测方法.相比传统手工设定的特征,基于深度神经网络的方法学习得到的特征具有较强的鲁棒性和稳定性,能够适应训练集中未曾出现的新物体.本方法首先使用基于深度学习的目标检测算法对图像中的目标物体进行检测,记录目标的类别和位置.然后根据分类检测结果,使用基于深度学习的机械臂抓取方法进行抓取位置学习.仿真实验表明所提方法能对图像中的目标物体进行较为准确的分类,在Universal Robot 5机械臂上得到的抓取实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于深度学习的目标检测算法研究综述

传统的目标检测算法主要依赖于人工选取的特征来对物体进行检测。人工提取的特征对主要针对某些特定对象,比如有的特征适合做边缘检测,有的适合做纹理检测,不具有普遍性。近年来,深度学习蓬勃发展,在计算机视觉领域比如图像分类、目标检测、图像语义分割等方面取得了重大的进展。深度学习作为一种特征学习方法能够自动学习到目标的有用特征,避免了人工提取特征,同时能够保证良好的检测效果。本文首先介绍基于深度学习的目标检测算法研究进展,其次总结目标检测算法中常见的难题与解决措施,最后对目标检测算法的可能发展方向进行展望。     

航空遥感图像深度学习目标检测技术研究进展

航空遥感图像目标检测旨在定位和识别遥感图像中感兴趣的目标,是航空遥感图像智能解译的关键技术,在情报侦察、灾害救援和资源勘探等领域具有重要应用价值。然而由于航空遥感图像具有尺寸大、目标小且密集、目标呈任意角度分布、目标易被遮挡、目标类别不均衡以及背景复杂等诸多特点,航空遥感图像目标检测目前仍然是极具挑战的任务。基于深度卷积神经网络的航空遥感图像目标检测方法因具有精度高、处理速度快等优点,受到了越来越多的关注。为推进基于深度学习的航空遥感图像目标检测技术的发展,本文对当前主流遥感图像目标检测方法,特别是2020—2022年提出的检测方法,进行了系统梳理和总结。首先梳理了基于深度学习目标检测方法的研究发展演化过程,然后对基于卷积神经网络和基于Transformer目标检测方法中的代表性算法进行分析总结,再后针对不同遥感图象应用场景的改进方法思路进行归纳,分析了典型算法的思路和特点,介绍了现有的公开航空遥感图像目标检测数据集,给出了典型算法的实验比较结果,最后给出现阶段航空遥感图像目标检测研究中所存在的问题,并对未来研究及发展趋势进行了展望。     

基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展

光学遥感图像的目标检测 (Optical remote sensing images object detection, ORSIOD) 是航空和卫星图像分析领域的一个基本但具有挑战性的问题, 近年来受到广泛关注. 本文从如下几个方面介绍了基于深度学习的光学遥感图像目标检测的研究现状. 首先对光学遥感图像目标检测的主要难点进行了介绍, 接着对现有基于深度学习的目标检测算法进行概括, 并以光学遥感图像目标检测的难点为驱动分析对比了不同的基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法的优缺点, 最后对未来的发展趋势进行了详细的分析.     

基于协同显著性的服务机器人空间物体快速定位方法

针对传统算法模型先检测、后识别、再定位导致执行效率较差的问题,提出了一种基于协同显著性检测的服务机器人空间物体快速定位方法.利用RGB-D传感器获取N对包含待定位物体的RGB图像与深度图像,将待定位物体看作协同显著性目标,在RGB图像中充分挖掘单幅图像显著性传播机理,构建基于图像间显著性传播和图像内流形排序的两阶段引导协同显著性检测模型,同时排除背景和非协同显著性物体,得到协同显著性物体区域的像素坐标集合.进一步利用RGB图像与深度图像的对应关系确定物体质心的空间坐标,实现对空间物体的快速定位.最后将所提方法在iCoseg标准数据库和经手眼标定后的服务机器人机械臂抓取平台上进行实验.实验结果表明,该方法一致优于现有的5种协同显著性检测算法,且满足抓取系统的实时性需求,在复杂背景、多目标干扰以及光照变化时具有较高的准确性和鲁棒性.     

计算机安全漏洞检测技术综述

由于信息系统已被广泛应用到国家的各个领域,信息系统的安全显得尤为重要。计算机安全漏洞已经成为信息系统的最主要的威胁之一,因此发现信息系统的漏洞检测技术也成为了目前的研究热点。文章对目前漏洞检测技术中的静态检测技术、动态检测技术和混合检测技术进行了概述,并对各种技术的优缺点进行了比较分析。     

大型雷电定位系统中实时自适应联合检测算法

雷电电磁辐射的持续时间具有随机性。采用能量法检测雷电数据块,当信号长度远短于数据块长度时,将会产生噪声淹没信号现象而引起检测概率降低的问题。发现可利用峰度来描述含有短雷电信号的数据块的波形特征,而且能量块检测与特征检测具有互补特性。为了提高检测概率,将能量块检测和特征检测相结合,利用自动筛选思想和删余检测技术实时估计背景噪声,提出了实时自适应联合雷电检测算法。通过对实采的雷电数据进行实验,结果表明,所提出的检测算法能够明显提高检测概率,表明了其有效性和实用性。     

入侵检测技术的研究与进展

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术，是网络安全系统中的重要组成部分。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块，从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类，并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展，海量存储和高带宽的传输技术，都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出，分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点，为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。     

一种混合式网络入侵检测系统

入侵检测系统通常采用单一的检测模式,难以有效地处理漏报和误报问题。该文分析不同类型网络流量的分布特征,提出一种将异常检测和误用检测相结合的混合式网络入侵检测系统,从总体上克服了单一模式的不足。实验结果表明,该方法能有效地提高入侵检测系统的检测率和准确率。     

视频序列中运动对象检测技术的研究现状与展望*

将运动对象检测技术分为变化检测、运动检测和特征检测三类,介绍了各类技术的思想,对现有方法进行了归类,指出各方法的本质区别,从理论和实验两方面剖析其优势和不足并指出了适用场合。讨论了目前视频运动对象检测技术存在的问题,展望了未来的发展方向。     

智能入侵检测技术述评

入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向,入侵检测技术是入侵检测系统(IDS)的核心。智能入侵检测技术由于其具有自学习、自适应等特点,已经成为目前的研究热点。文章首先简述了IDS的发展历史背景及其重要性,概要介绍了IDS常用的两类检测技术,详细介绍了几种常用的智能入侵检测技术,指出目前的智能检测技术存在的不足及其今后的发展趋势。     

基于Hamming网络的入侵检测技术的研究

分析了异常和误用入侵检测技术存在的一些问题,并结合神经网络的原理,提出了一个新的基于Hamming网络的入侵检测技术。该技术改善了基于特征检测算法中存在的不足,提高了对未知入侵类型的检测能力,并对Hamming网络入侵检测技术进行了分析和测试。     

司机疲劳驾驶实时检测系统设计

司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义.设计了一个利用图像分析的方法,通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统.系统首先对图像进行预处理,然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位,根据人脸特征,逐次进行人眼区域缩小;最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量.考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性,采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪,减少了系统的运算量.实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态.     

网络入侵检测技术综述

入侵检测工作应在计算机网络系统中的关键节点上。介绍入侵检测的基本概念,阐述两类基本的检测技术,详细地论述了入侵检测过程及检测技术面临的挑战与发展趋势。     

A method of detecting and tracking irises and eyelids in video

We locate the eye corners, eyelids, and irises in every frame of an image sequence, and analyze the movements of the irises and eyelids to determine changes in gaze direction and blinking, respectively. Using simple models for the motions of the head and eyes, we determine the head-independent motions of the irises and eyelids by stabilizing for the head motion. The head-independent motions of the irises can be used to determine behaviors like saccades and smooth pursuit. Tracking the upper eyelid and using the distance between its apex and the center of the iris, we detect instances of eye closure during blinking. In experiments on two short image sequences, in one of which the subject was wearing glasses, we successfully located the irises in every frame in which the eyes were fully or partially open, and successfully located the eyelids 80% of the time. When motion information in the form of normal flow was used, the irises were successfully tracked in every frame in which the eyes were fully or partially open, and the eyelids were successfully located and tracked 90% of the time.