基于深度卷积神经网络的红外图像行人检测

红外图像中的行人检测一直是计算机视觉领域的研究热点与难点。针对传统的红外行人检测方法需要人工设计目标表达特征的弊端,本文从深度学习的角度出发,提出一种可以自动构建目标表达特征的红外行人检测卷积神经网络。在对卷积神经网络的实现原理进行分析的基础上,设计了红外行人检测卷积神经网络的初始结构,然后通过实验对初始结构进行调整,得到最终的检测神经网络。对实拍红外人体数据库进行行人检测的实验结果表明,该方法在保持低虚警率的同时可以对红外图像中的行人进行稳健检测,优于传统方法。     

基于YOLO模型的红外图像行人检测方法

针对基于传统特征提取方法的远红外图像行人检测存在准确率和实时性不足的问题,本文研究了一种基于改进YOLO模型的远红外行人检测方法,通过改进其深度卷积神经网络的输入分辨率,然后在基于实际道路采集的红外数据集上进行训练,得到检测效果最佳的检测模型,并提出基于车速的自适应图像分辨率模型,以提高车载系统的行人检测性能。在基于实际道路的红外数据集上的对比实验表明,该方法与传统方法相比,准确率从76.5%提高到89.2%,每秒传输帧数从0.01259 f/s提高到40.5 f/s,满足车载情况下的实时性需求。     

基于深度卷积网络的高分遥感图像语义分割

随着我国高分对地观测系统的不断发展,对高分影像智能化分析与处理的应用需求愈来愈多,基于深度学习语义分割的影像分类也受到高度关注。作为近景图像语义分割的热点模型,Deeplab网络在应用时取得了良好的效果。为了解决多尺度高分辨率遥感影像语义分割问题,本文首先利用空洞卷积扩大Atrous空间金字塔池化（ASPP）结构的感受野,然后对DeepLabv3进行改进并将其用于高分2号遥感影像的分类处理。我们以郴州地区的高分遥感影像为研究对方法进行了验证,首先对原始影像进行预处理,再对预处理图像进行数据增强与扩充,最后通过对不同参数条件下的分类结果进行对比,分析该模型的适应性和精确性。在我们的数据集中,本文方法的实验分类像素精度为88.2％,MIoU达到72.5％,得到了比Deeplab更好的分类效果。      

基于深度卷积神经网络的红外场景理解算法

采用深度学习的方法实现红外图像场景语义理解.首先,建立含有4类别前景目标和1个类别背景的用于语义分割研究的红外图像数据集.其次,以深度卷积神经网络为基础,结合条件随机场后处理优化模型,搭建端到端的红外语义分割算法框架并进行训练.最后,在可见光和红外测试集上对算法框架的输出结果进行评估分析.实验结果表明,采用深度学习的方法对红外图像进行语义分割能实现图像的像素级分类,并获得较高的预测精度.从而可以获得红外图像中景物的形状、种类、位置分布等信息,实现红外场景的语义理解.     

基于深度学习的图像语义分割方法综述

图像语义分割技术是计算机视觉领域的核心研究内容 之一,在生产生活中有着广泛的应用需求。随着计算机性能的提升和深度学习技术的不断发展,研究者们对图像语义分割的实际效果和性能有着越来越高的研究热情。文章通过对图像语义分割方法的研究整理,梳理出现阶段图像语义分割研究的主要问题,针对这些主要问题整理了研究者们提出的解决方法和思路,介绍了语义分割领域常用的公共数据集以及算法性能评价标准,最后对各个算法进行性能的比较和评价,并对图像语义分割领域下一步的研究热点方向进行了展望。     

结合图像分割和ResNet18的危险驾驶行为识别

针对驾驶行为图像中背景干扰问题,文章提出了一种结合图像分割和残差网络的危险驾驶行为识别方法。首先采用GrabCut分割出图像中驾驶员所在区域;然后通过迁移学习完成基于ResNet18的识别模型;最后使用AUC数据集验证算法的有效性。实验表明:在测试集上实现了94.57%的准确率。     

基于特征融合和反馈细化的光场图像显著性检测

现有的光场图像显著性检测算法不能有效地衡量聚焦度信息,从而影响了检测目标的完整性,造成信息的冗余和边缘模糊。考虑到焦堆栈不同的图像及全聚焦图像对于显著性预测发挥着不同的作用,提出有效通道注意力（ECA）网络和卷积长短期记忆模型（ConvLSTM）网络组成特征融合模块,在不降低维度的情况下自适应地融合焦堆栈图像和全聚焦图像的特征;然后由交互特征模块（CFM）组成的反馈网络细化信息,消除特征融合之后产生的冗余信息;最后利用ECA网络加权高层特征,更好地突出显著性区域,从而获得更加精确的显著图。所提网络在最新的数据集中,F-measure和平均绝对误差（MAE）分别为0.871和0.049,表现均优于现有的红、绿、蓝（RGB）图像、红、绿、蓝和深度（RGB-D）图像以及光场图像的显著性检测算法。实验结果表明,提出网络可以有效分离焦堆栈图像的前景区域和背景区域,获得较为准确的显著图。     

基于卷积神经网络的空中红外飞机检测

在传统的空中目标检测算法中,需要进行人工设计特征来满足不同天空背景下的目标检测需求,对未来防空作战体系要求的自动化和智能化提出了挑战。为此本文在防空武器成像系统应用背景下,参照PASCAL VOC2007数据集格式建立了空中红外飞机数据集,将基于卷积神经网络的Faster R-CNN算法与R-FCN算法应用到空中红外飞机检测问题中,其次在Caffe框架平台下利用Faster R-CNN+VGG16/ResNet-101模型、R-FCN+ResNet-101模型,分别对自建数据集中测试集进行了检测。实验结果表明,在应对远距离弱小目标、云层遮挡、对比度低、目标截断等较难检测情况时,Faster R-CNN和R-FCN算法均能够有效地检测出空中红外飞机。本文良好的检测效果为解决空中红外飞机检测问题提供了更加简洁的思路。     

基于无预训练卷积神经网络的红外车辆目标检测

为解决基于卷积神经网络的目标检测算法对预训练权重的过度依赖,特别是数据稀缺条件下的红外场景目标检测,提出了融入注意力模块来缓解不进行预训练所带来的检测性能下降的方法.本文基于YOLO v3算法,在网络结构中融入模仿人类注意力机制的SE和CBAM模块,对提取的特征进行通道层面和空间层面的重标定.根据特征的重要程度,自适应...     

图像指代分割研究综述

图像指代分割作为计算机视觉与自然语言处理交叉领域的热点问题,其目的是根据自然语言描述在图像中分割出相应的目标区域。随着相关深度学习技术的成熟和大规模数据集的出现,这项任务引起了研究者的广泛关注。本文对图像指代分割算法的发展进行了梳理和分析。首先根据多模态信息的编码解码方式,将现有图像指代分割算法分成基于多模态信息融合和基于多尺度信息融合两类进行了系统阐述,重点介绍了基于CNN-LSTM框架的方法、结构复杂的模块化方法和基于图的方法;然后,对用于图像指代分割任务的典型数据集和主流评价指标进行了总结与统计;之后,通过实验综合比较了现有的图像指代分割模型之间的性能差异并进一步验证了各种模型的优缺点。最后,对这一领域现有方法中存在的问题进行讨论分析,并对未来的发展方向进行了展望,表明了针对复杂的指代描述,需要通过多步、显式的推理步骤来解决图像指代分割问题。      

基于VGG16和迁移学习的高分辨率掌纹图像识别

由于高分辨率掌纹图像尺寸大、掌纹图像数量少等特点,目前主流的方法采用细节特征点匹配,其算法设计复杂,识别精度不高.针对以上问题,本文提出基于迁移学习的高分辨率掌纹图像识别方法,该方法以VGG16为基础网络,将在ima-genet数据集上训练好的权重参数,用于初始化所有的卷积层;使用图像增强技术将高分辨率掌纹图像分别4、...     

基于改进VGG网络的单阶段船舶检测算法

单阶段多框架目标检测算法在目标检测领域取得 了成功的应用,但其针对公共数据集中船舶检测的平均精度明 显低于其它刚体类目标类别,同时现有公开数据集中的船舶数量较少且类别单一。为提高检 测精度,提出一种基于改 进VGG网络的单阶段船舶检测算法,在原有VGG底层网络的基础上加入异步卷积和最大池化的 交替连接结构,保证 实时处理的同时提高船舶检测的平均精度。为增加训练所需的船舶数量和类别,广泛收集互 联网中包含船舶的图片, 建立了包含22507个船舶目标的数据集,其中6902个目标标签细分为七类船舶。实验将公开数据集VOC2007和 VOC2012中的图片缩小至300训练后,SSS D在VOC2007test中的平均检测精度均值可达79.3%,平均检测速度 超过40 fps。通过迁移参数的方法,在自建数据集中训练后,对大类 船舶检测的平均精度超 过84%,对七类船舶检测的平均精度均值超过89%,领先现有同类船舶检测 算法。     

宽波段气体泄漏红外成像检测系统设计

有毒有害气体的泄漏不仅污染环境,而且威胁人民生命财产安全,世界各国都非常重视快速有效的气体泄漏检测技术的研究和仪器开发。针对这一问题,提出了宽波段气体泄漏红外成像检测系统设计方案,主要包括宽波段红外光学镜头尧子波段滤光片及切换装置尧宽波段非制冷焦平面探测器尧视频处理及系统控制电路等组成部分,充分利用非制冷探测器的无光谱选择特性,结合热图像非均匀性校正和数字细节增强处理算法,实现了对不同种类气体泄漏的高灵敏度检测,提供了适合人眼判断的气体泄漏视频图像显示结果。整个系统具有可检测气体种类多尧检测范围大速度快尧气体泄漏痕迹明显增强尧系统便携性突出尧成本相对较低等特点。     

一种基于BOTDA的分布式输油管线泄露检测技术

根据输油管线小规模、高精度泄漏检测要求,设计了一种以原油敏感材料为基底的应变传感光缆,并建立了布里渊频移对光缆局部应变的响应模型,用于发现并定位漏油事件。通过组建的模拟实验系统,利用BOTDA对漏油导致的布里渊频移进行分布式检测,在15mi n内准确定位了小规模漏油,并且在1.714km的长度上实现了1m的空间分辨率和0.1m的定位误差。     

基于VGG的人脸表情识别与分类

为了使人脸表情识别更加快速、准确,以满足复杂社会情境中的需求,本文研究了基于深度卷积神经网络的人脸表情识别方法,实现了人脸不同离散表情识别分类.针对现有数据集数据量不足、深度网络计算易出现过拟合现象等问题,本文基于人脸图片关键点进行了剪裁,获得64个子区域,将数据扩充为64倍,以达到数据增强的目的;使用基于VGG-19网络模型的卷积神经网络,对动作单元进行分类与强度计算,使用Sigmoid函数,使网络具备多标签多分类能力,并在VGG-19网络的第四组卷积层之后加入一个加权处理层,提高准确率.结果显示,增强后叠加的人脸表情识别与分类基本能够完成,而引入加权处理层后的准确率则得到了显著提高.     

基于改进U Net模型的焊缝特征提取

针对基于激光视觉自动焊接过程中,出现焊缝特征占比失衡,焊接偏移的问题,提出一种改进U Net模型,在U Net网络模型的基础上融合可学习的调整器模块,在编码块中接入特征增强模块,减少了弧光干扰,提升了焊缝特征提取的精度。以管道自动焊接机器人作为图像采集平台,设计了网络训练模型,同时辅以数据增强防止网络过拟合,实验结果表明,改进型U Net算法的像素分割准确率(acc)、平均交并比(mIou)、平均像素精确度(mpa)分别为9934%、8936%、9562%,与传统阈值分割算法、FCN算法、U Net算法、PSPNet算法相比,本文的精度指标最优,在强弧光干扰环境下能准确提取出焊缝特征,具有抗噪能力强,识别准确率高的优点。     

家庭天然气管道泄漏检测系统的设计

这里设计了一种结构简单且具有较强实用意义的家庭天然气管道泄漏检测系统。该系统基于AT82S52单片机收集信号,并针对天然气的特征进行各类气敏传感器的对比选择。使用MQ-2型半导体气敏传感器,用C语言进行程序编程,最终制作出的监测系统实物可以通过按键设定报警浓度上限。当空气中天然气的浓度超过预定值时会出现声光双重报警,且制作成本较低。     

家庭天然气管道泄露监测系统的设计

这里设计了一种结构简单且具有较强实用意义的家庭天然气管道泄漏检测系统。该系统基于AT82S52单片机收集信号,并针对天然气的特征进行各类气敏传感器的对比选择。使用MQ?2型半导体气敏传感器,用C语言进行程序编程,最终制作出的监测系统实物可以通过按键设定报警浓度上限。当空气中天然气的浓度超过预定值时会出现声光双重报警,且制作成本较低。     

基于ZigBee技术的填埋场渗漏检测系统研究

介绍填埋场渗漏检测的基本原理.针对便携式渗漏检测仪有线传输的弊端,研究基于ZigBee无线传输的渗漏检测系统,利用CC2431及采用ZigBee协议栈为平台,实现系统数据的无线传输,克服有线传输的局限性,减轻劳动强度.同时利用CC2431的定位引擎可很好地定位渗漏点,通过ZigBee技术将填埋场各个节点的信息与定位引擎计算的坐标传输给终端PC,实现基于ZigBee的填埋场渗漏检测与定位.经现场测试表明该系统满足设计要求.     

基于ZigBee技术的填埋场渗漏检测系统研究

介绍填埋场渗漏检测的基本原理。针对便携式渗漏检测仪有线传输的弊端．研究基于ZigBee无线传输的渗漏检测系统,利用CC2431及采用ZigBee协议栈为平台。实现系统数据的无线传输,克服有线传输的局限性,减轻劳动强度。同时利用CC2431的定位引擎可很好地定位渗漏点,通过ZigBee技术将填埋场各个节点的信息与定位引擎计算的坐标传输给终端PC,实现基于ZigBee的填埋场渗漏检测与定位。经现场测试表明该系统满足设计要求。