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无人机的监管也成为了社会关注的焦点,"黑飞"现象屡见不鲜,无人机"黑飞"逼停航班等事件不断升级,已经触动人民生命财产安全问题了。本文主要通过视频分析发现"黑飞"现象,首先采用摄广角镜头观测检测领空区域,通过目标检测算法发现疑似无人机的物体;然后,利用长焦镜头对检测到的目标进行识别和跟踪;从而达到自动检测和跟踪目标的效果。本文对目标检测领空进行了测试,将改进的算法与Faster RCNN、传统目标检测算法ACF进行了比较。本文算法分别提升了接近13个百分点和5个百分点以上,进一步证明了本文算法的有效性。总体上本文算法有一定的实用性和扩展能力,能够给"黑飞"检测提供一定的理论方法支撑。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2019,(1)
本文阐述了卷积神经网络的基本概念,并基于此引出全卷积神经网络和带孔卷积等卷积神经网络,对其含义、优缺点及其在图像语义分割中的应用进行了进一步的介绍和总结。本文阐述了卷积神经网络的基本概念,并基于此引出全卷积神经网络和带孔卷积等卷积神经网络,对其含义、优缺点及其在图像语义分割中的应用进行了进一步的介绍和总结。 相似文献
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文章研究了具有云台摄像机(PTZ)的无人机视觉跟踪问题,并设计了能够自动初始化的跟踪系统。该系统首先通过PTZ相机系统拍摄的图像背景,计算包含运动目标的边界;其次,通过卷积神经网络算法决定该边界内是否存在无人机;最后,采用视觉伺服方案调整PTZ参数,使被探测无人机的边界尽可能地延伸到摄像机视场范围内。实验结果表明,文章设计的系统对无人机的快速机动具有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对无人机的无证飞行和随意飞行严重影响和威胁公共安全的问题,提出了反无人机系统。识别无人机是反无人机系统实现的关键之一,为此提出了一种基于卷积神经网络的图像识别无人机方法。运用自制光学系统采集设备采集了不同型号的无人机图片以及鸟类图片,设计了针对无人机小样本识别的卷积神经网络和支持向量机。运用设计的卷积神经网络分别对MNIST数据集、无人机图片以及鸟的图片进行了识别,同时也运用支持向量机识别无人机和鸟的图片,进行了对比实验。实验结果表明,设计的卷积神经网络在MNIST数据集上识别准确率为91.3%,识别无人机准确率为95.9%,支持向量机识别准确率为88.4%。对比实验表明,提出的方法可以识别无人机和鸟以及不同类型的无人机并且识别结果优于支持向量机,可用于反无人机系统识别无人机,给同类研究提供了借鉴。 相似文献
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小型民用无人机预警探测是公共安全领域的热点问题,也是视觉目标检测领域的研究难点。采用手工特征的经典目标检测方法在语义信息的提取和表征方面存在局限性,因此基于深度卷积神经网络的目标检测方法在近年已成为业内主流技术手段。围绕基于深度卷积神经网络的小型民用无人机检测技术发展现状,本文介绍了计算机视觉目标检测领域中基于深度卷积神经网络的双阶段算法和单阶段检测算法,针对小型无人机检测任务分别总结了面向静态图像和视频数据的无人机目标检测方法,进而探讨了无人机视觉检测中亟待解决的瓶颈性问题,最后对该领域研究的未来发展趋势进行了讨论和展望。 相似文献
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针对现有机器学习算法分割脑肿瘤图像精度不高的问题,提出一种基于改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割算法。算法首先将FLAIR、T2和T1C三种模态的MR脑肿瘤图像进行灰度归一化,随后利用灰度图像融合技术得到肿瘤信息更加全面的预处理图像;然后采用融合三次脑肿瘤特征信息的改进全卷积神经网络对预处理图像进行粗分割,并且在每个卷积层后加入批量正则化层以加快网络训练的收敛速度,提高训练模型精度;最后融合全连接条件随机场细化粗分割结果中的脑肿瘤边界。实验结果表明,相较于传统的卷积神经网络脑肿瘤图像分割算法,本算法在分割精度和稳定性上有了较大提升,平均Dice可达91.29%,实时性较好,利用训练模型平均1s内可完成单张脑肿瘤图像的分割。 相似文献
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色环电阻是印刷电路板(PCB)中最常用的电子元器件之一,主要依靠色环的排列顺序和颜色等视觉信息进行区分,易发生装配错误。但是色环电阻装配质量的人工检测方法效率低、误检率高,而传统的基于图像处理技术的自动检测方法鲁棒性较差,难以解决不同拍摄角度、物距及光照条件下的PCB板色环电阻检测问题。针对这一问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的PCB板色环电阻自动检测与定位方法,首先采用编码器-解码器结构的卷积神经网络模型及带有权重的交叉熵损失函数的网络训练方法,较好地解决了复杂光照及场景下PCB板色环电阻的图像分割问题;然后采用最小面积外接矩形方法定位单个色环电阻,并通过仿射变换对色环电阻位置进行垂直校正;最后通过高斯模板匹配方法实现了色环电阻的色环定位。采用1270幅PCB图像对该文方法进行了实验和验证,并与传统的基于形态学和基于模板匹配的色环电阻检测方法进行了对比,结果表明,该文方法在召回率、准确率及重叠度等性能指标上具有明显优势,处理速度快,能满足实际应用要求。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2019,(21)
本文介绍了传统卷积神经网络的基本原理和存在的问题,然后针对存在的问题,提出了一种基于图分割技术的全卷积神经网络算法。经实验验证可知,本文所提出算法在分割精度、平均精确度、全局精确度、计算效率和存储空间占用方面均优于传统算法,同时本算法具备一定的推广和应用价值。 相似文献
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针对卷积神经网络结构单一,模块中卷积核使用单一,网络特征提取不充分导致图片分类准确度不够,以及模型大的问题,提出卷积核交叉模块的网络设计。此模块先将输出特征图分成两组,每一组采用不同数量、不同大小的卷积核进行特征提取,然后将分组得到的特征图进行级联操作后再通过1×1的卷积核进行整合。该文设计的卷积神经网络与传统的网络相比,在食物101food数据集上将识别精度由56.7%提升至72.63%;在交通GTSRB数据集上将识别精度由96.3%提升至98.41%。实验结果表明,该文设计的网络结构性能优越,且网络模型较小。 相似文献
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显著目标检测是利用计算机检测并分割出一幅图像中最引人注意的目标.因此,重点研究基于深度学习的显著性目标检测算法,在VGG网络基础上添加反卷积层构造全卷积网络实现端到端的语义分割,并利用GMM模型对颜色建模提取显著性目标空间信息,最后通过一个优化模型融合空间信息和语义信息得到最终的显著性目标图.实验结果对比显示,所提算法... 相似文献
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互联网和信息技术的发展使直播和短视频等日渐盛行,其中存在大量的不良视频会对青少年的身心健康造成严重的负面影响。加强对不良网络视频的监测监管已成为当务之急。经过长期不断研究,国内外针对数字不良视频的识别算法已经取得一定效果,随着神经网络等新技术的应用,未来对不良视频的监管将会越来越智能和高效。 相似文献
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为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并借鉴多尺度思想,采用4×4偶数卷积将得到的信息直接传递给主干部分,以获取更全面的图像信息并减少额外计算开销,同时还采用对称填充解决偶数卷积提取信息过程中产生的偏移问题。此外,在2×2偶数卷积模块后加入卷积注意力模块,结合空间和通道注意力,在提取更丰富的信息的同时几乎不增加额外开销。最后,在两个医学图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明提出的MECAU-Net网络相对于U-Net在稍微增加计算成本的情况下,分割性能得到了较大的提升,并比其他对比网络取得更好的分割性能的同时还降低了参数量。 相似文献
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