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基于多视角信息融合的棒材识别计数方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：罗三定黄江峰李勇
发表期刊：计算机工程 2008年3期
关键词：目标识别多视角信息融合遮挡目标棒材计数
摘要：棒材出厂前要按根数打捆,基于单视角视觉识别计数方法难以处理多个目标之间的互遮挡等问题.文章提出多视角信息融合方法,从2个视角分别捕获目标图像,分别识别,再进行融合,对单视角目标识别信息的补偿与纠错,达到消除互遮挡、准确计数的目的.实践证明,该方法能很好地解决单视角的遮挡目标识别问题,对于因存在遮挡和光照条件限制而难以处理的多目标识别和跟踪问题具有一定的普适性.
基于形态学的遮挡目标提取的区域生长法研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：韩晓萍付冬梅
发表期刊：计算机应用研究 2007年10期
关键词：红外图遮挡目标区域生长数学形态学膨胀梯度定理
摘要：采用改进的区域生长法进行红外热图中遮挡目标的提取.首先利用阈值化方法提取出一个包含全部目标信息的矩形子区域,后续处理仅针对该矩形区域进行处理.然后证明了数学形态学的膨胀梯度定理(dilation gradient theorem,DGT)及其逆定理,并利用DGT逆定理查找图像的局部极大值点,将灰度值不为0的局部极大值点作为区域生长法的种子点.接着采用阈值条件与区域灰度差相结合的生长准则,分别在各种子点八个方向进行生长.最后采用二值形态…查看全部>>
一种深度神经网络SAR遮挡目标识别方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：李帅许悦雷马时平倪嘉成史鹤欢
发表期刊：西安电子科技大学学报（自然科学版） 2015年3期
关键词：合成孔径雷达目标识别遮挡目标深度学习深层稀疏编码
摘要：提出了一种利用深度神经网络的合成孔径雷达图像部分遮挡目标的特征提取和目标识别新方法。该方法首先对合成孔径雷达图像进行预处理，然后提取预处理后合成孔径雷达目标的小波域低频子带图像作为训练数据，最后利用深层稀疏编码模型进一步提取合成孔径雷达遮挡目标的有效特征向量作为目标的特征以完成目标识别。采用 MSTAR数据库中的3类目标进行目标遮挡模拟及识别实验。结果表明，新方法可以综合利用遮挡目标的局部和整体结构信息以提高目标的正确识别率，是一种有…查看全部>>
基于姿态模型的人群目标分割方法北大核心CSCD
作者：邓颖娜朱虹刘薇钱慧芳
发表期刊：计算机工程 2010年7期
关键词：姿态模型联合相似度目标分割遮挡目标
摘要：多相机间运动目标的跟踪与识别需要获得尽可能准确的目标区域.针对人群目标的粘连问题,提出一种基于姿态模型的人群目标分割方法.依据人体在运动过程中姿态的变化规律,构造7种出现频率较高的姿态模型.依次对单个目标和联合目标进行模型匹配,获得各个目标的位置、大小以及运动姿态信息.实验结果表明,该方法能有效解决相互遮挡情况下的目标分割问题.
遮挡目标检测与识别技术研究
作者：蔡星艳赵和鹏邱鹏朱长仁
发表期刊：数字技术与应用 2013年9期
关键词：遮挡目标目标检测目标识别局部特征
摘要：遮挡问题在现实世界中经常发生，如何在遮挡情况下准确检测和识别感兴趣的目标是计算机视觉领域的一个重要课题。由于遮挡目标的信息不全，所以遮挡目标的检测和识别是一个具体挑战的课题，其研究具有重要意义。本文对基于图像的遮挡目标检测与识别方法按照三大类进行分类总结分析，在分析各类方法基本思路和优缺点基础上，给出了遮挡目标检测识别方法的发展趋势。
基于改进Cascade RCNN的车辆目标检测方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：李松江吴宁王鹏李海兰
发表期刊：计算机工程与应用 2021年5期
关键词：车辆检测小目标遮挡目标Cascade RCNNROI Align
摘要：针对车辆目标检测过程中小目标及遮挡目标的错检、漏检问题,提出改进Cascade RCNN车辆目标检测方法.使用改进的特征金字塔将浅层信息逐层融入深层网络,增强小目标及遮挡目标特征;引入多支路空洞卷积,减少下采样过程中的特征丢失;将感兴趣区域与上下文信息通过ROI Align统一尺寸后融合,增强目标特征表达.实验结果表明,改进后Cascade RCNN能更好地检测出小目标及遮挡目标,在KITTI和UA-DETRAC数据集上比Cas-ca…查看全部>>
复杂场景下多运动目标遮挡跟踪方法
作者：王轶方英武刘振霞
发表期刊：舰船电子工程 2015年11期
关键词：DSmT合并策略视觉跟踪遮挡目标
摘要：基于 Dezert‐Smarandache theory（DSmT ）提出一种自然场景下多运动目标遮挡的跟踪方法。在 DSmT 和粒子滤波框架下，通过设计新的合并策略来融合运动目标的颜色和位置信息，建立起融合位置和颜色信息的多目标跟踪仿真实验平台，最终实现自然场景下基于 DSmT 多运动目标遮挡的跟踪算法。通过两组不同场景下的跟踪实验测试，结果表明论文给出的证据合并策略和目标跟踪模型快速、高效。特别是对于完全交叉、遮挡目标的跟踪，最大…查看全部>>
融合K-means聚类分割算法与凸壳原理的遮挡苹果目标识别与定位方法
作者：江梅孙飒爽何东健宋怀波
发表期刊：智慧农业 2019年2期
关键词：苹果识别遮挡目标凸壳原理伪轮廓K-means聚类算法
摘要：自然场景下苹果目标的精确识别与定位是智慧农业信息感知与获取领域的重要内容.为了解决自然场景下苹果目标识别与定位易受枝叶遮挡的问题,在K-means聚类分割算法的基础上,提出了基于凸壳原理的目标识别算法,并与基于去伪轮廓的目标识别算法和全轮廓拟合目标识别算法作了对比.基于凸壳原理的目标识别算法利用了苹果近似圆形的形状特性,结合K-means算法与最大类间方差算法将果实与背景分离,由凸壳原理得到果实目标的凸壳多边形,对凸壳多边形进行圆拟合…查看全部>>
面向驾驶场景的多尺度特征融合目标检测方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：黄仝宇胡斌杰朱婷婷黄哲文
发表期刊：计算机工程与应用 2021年14期
关键词：深度学习卷积神经网络目标检测RefineDet算法感受野模块(RFB)轻量级特征化的图像金字塔(LFIP)参数化修正线性单元(PReLU)损失函数遮挡目标
摘要：针对驾驶场景中目标检测卷积神经网络模型检测精度较低的问题,提出一种基于改进RefineDet网络结构的多尺度特征融合目标检测方法.在RefineDet网络结构中嵌入LFIP(Light-weight Featurized Image Pyramid,轻量级特征化的图像金字塔)网络,将LFIP网络生成的多尺度特征图与RefineDet中的ARM(Anchor Refinement Module,锚点框修正模块)输出的主特征图相融合,提升…查看全部>>
基于轮廓分段特征描述的遮挡目标识别算法北大核心CSTPCD
作者：赵亚威郑伟于洋宋建辉
发表期刊：计算机应用研究 2022年2期
关键词：遮挡目标轮廓分段分段优化特征显著度联合相似度
摘要：针对传统目标识别算法对于遮挡目标识别准确率低的问题,提出了一种基于轮廓分段特征描述的遮挡目标识别算法.该算法首先采用离散曲线演化算法初步划分目标轮廓,根据分段起伏度进行分段优化,得到完整描述目标轮廓特征的有效分段;然后通过动态规划算法分析轮廓分段之间高度函数特征的相似度,利用特征显著度评价分段特征相对于目标整体特征的重要性;最后将分段之间的相似度和其特征显著度相结合,得到衡量识别准确率的联合相似度,获得最终的识别结果.通过对MPEG-…查看全部>>

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