【摘 要】
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动作识别是计算机视觉研究中的一个基本但具有挑战性的问题。在过去的几年中,许多基于RGB视频的识别技术已经得到了巨大的发展,并取得了显著的成果。但是,处理RGB视频可能非常耗时。其中,在动作识别领域,人体骨架数据具有轻量级的特点,同时对人体外观、环境背景等信息具有不变性,因此,这种数据模态受到了越来越多的关注。然而,基于人体骨架的动作识别面临两个问题:人体骨架数据的噪声问题和数据标注的依赖问题。噪声
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动作识别是计算机视觉研究中的一个基本但具有挑战性的问题。在过去的几年中,许多基于RGB视频的识别技术已经得到了巨大的发展,并取得了显著的成果。但是,处理RGB视频可能非常耗时。其中,在动作识别领域,人体骨架数据具有轻量级的特点,同时对人体外观、环境背景等信息具有不变性,因此,这种数据模态受到了越来越多的关注。然而,基于人体骨架的动作识别面临两个问题:人体骨架数据的噪声问题和数据标注的依赖问题。噪声问题是指骨架数据中存在噪声影响数据的准确性,而数据标注依赖问题则是指在监督学习中,需要大量的标签数据进行
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植株叶片检测是植株科学培育和精准农业过程中重要的环节之一。传统植株叶片检测的做法对操作人员的专业知识提出了较高要求,且人工成本高、耗时周期长。基于此,提出基于多尺度卷积神经网络特征融合(MCFF)的植株叶片检测技术。从深度学习技术辅助植株培育的需求出发,基于多尺度卷积神经网络特征融合,针对莲座模式植物、拟南芥和烟草3种不同类型、不同分辨率的植株进行叶片计数检测。经过与其他主流算法的比较,发现MCF
在电力系统需要巡检的大环境下,人工巡检的传统方式存在很大不便和安全隐患,而采用无人机的目标检测方法在绝缘子检测识别方向有很大的应用前景。针对绝缘子图像检测中存在的场景复杂、视角多变、设备计算能力受限等问题,提出了一种改进的轻量级SE-YOLOv5s卷积神经网络来实现对绝缘子的快速目标检测,该方法首先在YOLOv5s网络中融合SE注意力模块,以强化网络对绝缘子目标的辨识能力,随后采用K-means聚
列车视频监控是一种常用的监控手段。由于列车监控需要对整个车身进行完整的扫描,而在此过程中存在列车车身长度较长、单一摄像头捕捉能力有限、多个摄像头监控信息难以完全匹配的问题。为了有效的利用和匹配多个摄像头获得的监控信息,图像配准技术得以发挥作用。然而,传统配准方法存在配准效率低,硬件资源利用量大等问题,在复杂情况下的配准很难做到实时且高效。遗传算法是一种模拟大自然进化过程的最优解搜索算法,对于处理某
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近年3D数据采集和处理技术快速发展,点云作为一种典型的3D媒体数据类型引起越来越多的关注,其在无人驾驶、混合现实、测绘和医学影像等多个领域的发展上起到了巨大作用。与传统的图像、视频类似,点云在计算处理过程中会不可避免的引入各种失真,因此,合理准确的点云质量评价模型尤为重要。本文首先分析点云质量评价存在的挑战与困难;然后从点云主观实验方法、数据库构建和客观模型设计三个方面阐述研究现状;针对其关键技术