【摘 要】
：
简述了基于仿生视觉运动能量特征进行光流估计的原理,分析了已有的各种模型和算法,总结了以往基于运动能量特征的光流计算芯片设计的相关工作,其中重点介绍了一款基于全数字电路处理的仿生光流估计片上系统。该仿生系统从算法理论和硬件电路两方面进行协同优化设计。算法流程包括纹理增强,基于空间-时间联合滤波的运动能量特征提取,以及速度合成3个阶段,分别对应模拟了人类视觉系统中视网膜、视皮层V1区、视皮层V5/MT
论文部分内容阅读
简述了基于仿生视觉运动能量特征进行光流估计的原理,分析了已有的各种模型和算法,总结了以往基于运动能量特征的光流计算芯片设计的相关工作,其中重点介绍了一款基于全数字电路处理的仿生光流估计片上系统。该仿生系统从算法理论和硬件电路两方面进行协同优化设计。算法流程包括纹理增强,基于空间-时间联合滤波的运动能量特征提取,以及速度合成3个阶段,分别对应模拟了人类视觉系统中视网膜、视皮层V1区、视皮层V5/MT区与运动感知相关的各种神经元功能。为实时实现该算法,对应的片上系统硬件架构采用了帧级、像素流级和电路级3
其他文献
在互联网时代,现实物质世界和网络虚拟世界是相对独立和平行发展的,双方会基于某种方式或者媒介渗透影响,但两者发展轨迹相对独立;在物联网时代,现实物质世界和网络虚拟世界将会基于物联网技术融为一体,共同发展,现实物质世界将会在网络上呈现,网络虚拟世界将会与现实世界产生对应关系。在物联网的未来发展中,安全运行技术和安全防护措施,将会变得尤为重要,因其关系到物联网的网络安全以及现实安全。《物联网安全理论与技
人体运动疲劳是生产生活领域亟待解决的问题,运动疲劳检测可以提高生产效率和生活质量。针对传统穿戴式传感器成本高、贴附性差、无法大规模推广的问题,开发了基于光学动作采集系统的运动疲劳检测系统,该系统通过光学动作采集系统采集运动图像,利用部位置信映射与部位联系场提取人体运动状态,使用卷积神经网络分析人体运动状态,从而实现疲劳检测的目的。结果表明,该系统疲劳检测准确率达到93.3%,具有一定的实用价值。
大规模数据集推动了基于深度卷积神经网络情感分析的快速发展。但是,注释大规模数据集既昂贵又耗时。相反,从网络中很容易获得弱标注的Web图像。当直接使用Web图像训练深度学习模型时,嘈杂标签会导致性能急剧下降。针对这种情况,提出一种端到端的弱监督学习结构,该结构对于弱标签的Web图像具有鲁棒性。具体地说,该注意力模块通过降低训练过程中注意力得分,自动抑制带有错误标签样本的负面影响。另外,在弱监督学习方
为了解决如何从背景中把感兴趣的桥梁病害区域以像素级精度识别出来的问题,本文针对混凝土裂缝、钢材锈蚀、表面涂层脱落、混凝土掉块4种桥梁局部病害形式,提出了一种基于深度学习语义分割的桥梁病害图像像素级识别方法,通过构建由一系列功能层组成的深度卷积神经网络(包括卷积层、批归一化层、非线性激活层、最大池化层、反卷积层、全连接层、softmax分类层等),实现像素级的病害区域识别。以考虑不平衡数据处理的像素
为了提升无人驾驶汽车对于外界环境感知的能力,本文提出了一种级联式神经网络框架对虚拟环境中的路标进行检测与分类。该框架将添加了辅助结构的全卷积神经网络与改进后的经典LeNet-5网络进行组合,在处理所提取出的路标区域边缘不平整以及产生杂项问题上使用传统的腐蚀膨胀开运算图像处理算子进行优化和解决,实现虚拟道路图像中雨雪等多种情况下的多类路标进行定位与识别。通过与经典的不变矩特征、ORB全局特征提取方法
白带显微图像中白细胞的数量可以提示阴道炎症的严重程度。目前对白带中白细胞的检测主要依靠医学专家们的人工镜检,这种人工检查耗时、昂贵且容易出错。近年来,有研究提出基于深度学习技术对白带白细胞实现智能检测,但是这类方法通常需要人工标注大量的样本作为训练集,标注代价高。因此,本研究提出运用深度主动学习算法来实现对白带显微图像中白细胞的智能检测。在主动学习框架下,首先以少量的标注样本作为基础训练集,采用更
肺结节是早期肺癌的主要表现形式,准确检测肺结节对肺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。然而,由于肺部计算机断层扫描(CT)图像背景复杂、检测范围大,且肺结节大小不一、形态各异,所以快速准确检测肺结节是一项极具挑战的工作。为此,本文提出了一种融合多尺度特征的肺结节自动检测算法,实现了肺结节的准确检测。首先,在用于大规模图像识别的深度卷积网络(VGG16)上设计了具有三层模块结构的肺结节检测模型,利用网络
无人工厂是现代工业制造智能化、高端化的大趋势。当前,以机器人和人工智能为代表的新技术与制造业加速融合,促进了智能制造发展。杭州千拓光电科技有限公司正顺应时代趋势,开发各类视觉检测设备,促进食品饮料行业视觉检测的无人化进程。相关技术将在CBB2020 W1C67展位做精彩展示。
相似度度量方法在许多领域(如模式识别与机器感知)扮演着重要角色,引起国内外学者重点关注。当前,为图像构建二维稳健的相似度度量方法仍是重要研究课题。本文针对稳健人脸识别问题,基于子空间性质,提出一种有效且稳健的二维图像相似度度量方法。该方法通过线性变换与奇异值分解,度量两幅对齐人脸图像的相似度,同时消弱人脸识别过程中的干扰。展示了该方法的数学特征及度量特性,进而揭示所提方法的可行性与稳健机制。结合最
为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效