基于多级残差融合的复杂纹理光场图像深度估计

光场的深度信息可以通过深度学习的光场深度估计算法计算,在图像视差、光场图像边缘以及光场图像的复杂纹理区域,获取高精度深度值仍然具有一定局限性。本文提出了一种用于光场图像深度估计的多级残差融合网络,通过组合残差模块提取多层次的残差特征,在保持网络深度的同时提升了网络对特征的表征能力。利用多级残差融合模块对多层次的残差特征进行融合,以获得包含浅层纹理信息和深层语义信息的融合特征。利用本文方法对HCI4D光场数据集进行处理,图像深度估计的均方误差指标达到1.471,不良像素率指标达到4.208,该实验结果表明本文方法在处理具有复杂遮挡的光场图像区域方面具有良好的处理效果。     

Pythagorean Bezier速端曲线

满足Ｐｙｔｈａｇｏｒｅａｎ条件的平面参数曲线,称为Ｐｙｔｈａｇｏｒｅａｎ速端曲线（ＰＨ）。文章构造了Ｂｅｚｉｅｒ形式的ＰＨ曲线,称之为Ｐｙｔｈａｇｏｒｅａｎ Ｂｅｚｉｅｒ速端曲线（ＰＢ曲线）,并分析了它的自由度。对于ｎ次（ｎ为奇数）ＰＢ曲线,得到了以（２ｎ－１）次有理曲线精确表示的等距线和多项式形式的弧长表达式。     

播音室声学设计中的音质控制

播音室的声学设计是一个比较复杂的问题,至今还没有通用的方法可以使得出的良好结果绝对可靠。对于一个播音室的设计可以有多种的考虑和方案,但主要归结为两个方面：房间的音质控制和噪声控制。以下主要对音质控制进行说明,包括如何选择房间的尺寸和几何形状,如何造成声场的良好扩散,怎样达到最佳混响时间的要求等。     

基于Faster R-CNN的航拍图像中绝缘子识别

为了解决传统绝缘子识别方法存在适用性不强、识别效率低的问题,结合深度卷积神经网络思想,提出一种从电网巡检航拍图像中自动识别绝缘子的方法。应用Faster R-CNN框架,结合电网巡检航拍图像数据库,构建绝缘子识别系统,自动识别航拍图像中的绝缘子,并分析不同模型和参数对识别精确度的影响。实验结果表明,相比于传统航拍绝缘子识别方法,采用深度卷积神经网络对航拍绝缘子进行学习和识别,具有较高的识别准确率和效率,可以很好地识别各种类型的绝缘子,识别性能大幅度提高。     

深度学习在复杂环境下车牌定位算法中的应用

为了使车牌识别技术适应复杂环境以及实际工程应用,将深度学习理论和算法融于复杂环境下的车牌定位改进算法中。首先通过处理速度快的Canny边缘检测算子,通过阈值设定得到边缘细节完整的车牌图像;然后结合形态学处理进行大范围的车牌疑似区域提取;最后利用改进的深度学习算法,即采用Alex Net卷积神经网络法去除伪车牌进行车牌精定位,并输出最后的精确定位结果。实验结果表明,该方法定位准确性、定位效率高,而且资源开销较少,此方案可持续发展性强,在未来的工程应用中具有一定的实用价值。     

基于三维分层图模型的复杂情况下多运动目标跟踪

复杂情况下的多运动目标跟踪是视频监控中的关 键问题,在多目标运动中相互遮挡时二维视觉信息容易丢失而造 成无法准确跟踪识别目标。本文采用kinect摄像机获取三维视觉信息,从节点、边、空间结 构三个层次上建立目标的三维分 层图模型表征目标的三维特征,并在每层进行通过视频帧间的匹配从而获得三维分层图模型 匹配结果,并根据匹配结果先初 步分析目标跟踪情况,如发生遮挡则通过遮挡区域聚类块与三维分层图模型中各特征匹配确 定其匹配结果,从而得到多运动 目标在复杂运动情况中的跟踪结果。实验表明,在实验室kinect拍摄的视频序列上当目标出 现遮挡等复杂情况,也能取得较 好的跟踪结果,在实验视频中比经典方法的跟踪总体性能指标改善约3%,说明本方法能较好 地实现复杂情况下的多运动目标跟踪。     

基于激光雷达的室内玻璃三维重建算法

针对激光雷达在室内地图重建过程中,扫描不到透明玻璃的问题,文章提出了一种玻璃检测三维重建算法,实现了三维地图中玻璃的重建。该方法将三维激光雷达扫描的点云经过点云滤波、分割、聚类以及运动匹配,提取出感兴趣的透明玻璃上的点云,从而识别出室内场景中的透明玻璃。实验结果显示,该算法能有效地使用激光雷达数据检测玻璃并进行三维地图重建。     

低分辨图像车牌提取与识别新方法研究和应用

针对在低分辨率和复杂的现实环境中,车牌识别系统的识别率较低的问题,利用车牌的几何特征,采用了全局直方图均衡的图像增强算法和列差分的方法,将图像的灰度动态范围进行拉伸,增强图像纹理的对比度,使车牌的识别率得到较大的提高。为设计智能车辆管理系统中的车牌的提取和识别提供了一种方案。     

新型URE-2000S型紫外单、双面深度光刻机研制

重点介绍新近开发的用于单、双面深度曝光的URE-2000S新型紫外光刻设备的技术背景、工作原理、结构组成、技术措施以及总体性能。该设备采用了国内首创的CCD图像底面对准技术、单曝光头实现双面对准曝光,具有双面套刻对准精度高、操作简单、工作高效等优点。实验表明,该设备总体性能处于国产双面光刻的先进水平,接近国外同类产品水平。     

基于生成式对抗网络的遥感图像半监督语义分割

高分辨率遥感图像的语义分割问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。传统的有监督分割方法需要大量的标记数据,而标记过程又较为困难和耗时。针对这一问题,提出一种基于生成式对抗网络的半监督高分辨率遥感图像语义分割方法,只需要少量样本标签即可得到较好的分割结果。该方法为分割网络添加全卷积形式的辅助对抗网络,以助于保持高分辨率遥感图像分割结果中的标签连续性;更进一步,提出一种新颖的能够进行注意力选择的对抗损失,以解决分割结果较好时判别器约束的分割网络更新过程中存在的难易样本不均衡问题。在ISPRS Vaihingen 2D语义标记挑战数据集上的实验结果表明,与现有其它语义分割方法相比,所提出方法能够较大幅度地提高遥感图像的语义分割精度。