【摘 要】
：
基本的目标检测任务是在图像中识别目标，并标注目标的类别和位置信息。但是，很多应用中的目标检测任务常常带有语义约束，典型的包括单类别目标的数量约束和多个目标之间的空间位置约束。如在基于视频的生产安全监控系统中，目标检测不仅要识别和标定安全防护装备，还要检测这些安全防护装备是否被规范穿戴。本文提出了一种目标检测中语义约束检查算法。首先定义一种语义约束的模型，然后对图像进行带有语义信息的目标检测，最终对
论文部分内容阅读
基本的目标检测任务是在图像中识别目标，并标注目标的类别和位置信息。但是，很多应用中的目标检测任务常常带有语义约束，典型的包括单类别目标的数量约束和多个目标之间的空间位置约束。如在基于视频的生产安全监控系统中，目标检测不仅要识别和标定安全防护装备，还要检测这些安全防护装备是否被规范穿戴。本文提出了一种目标检测中语义约束检查算法。首先定义一种语义约束的模型，然后对图像进行带有语义信息的目标检测，最终对目标检测结果与语义约束进行一致性判定。以电力施工防护装备检查的实际需求和现场安监视频为例，验证了本文所提
其他文献
基于区域候选网络(RPN)与孪生网络的框架可以快速的回归位置、形状信息，展现出了良好的跟踪速度和准确性。然而，采用的单阶段SiamRPN跟踪器不能有效地处理相似性干扰和大尺度变化等复杂情况。针对上述问题，本文提出了一个基于特征金字塔(FPN)的级联 RPN网络(简记为CF-RPN)的多阶段的跟踪框架。该框架的基础网络由一对孪生的FPN构成，其深高层到浅低层特征分别输送到级联的RPN模块中。相对于传
针对美式手语(American Sign Language，ASL)识别时存在识别准确率较低，模型训练时间过长等问题，提出了一种双向二维主成分分析(2D2DPCA)与卷积神经网络(CNN)相结合，使用贝叶斯算法（Bayesian Optimization，BO）优化模型参数的算法。该算法首先使用2D2DPCA算法对原始图片数据降维，提取行、列方向的特征图；然后使用卷积神经网络对特征图进行训练分类；
针对传统边界跟踪算法搜索范围较大、判断次数较多这一状况，在分析了游程编码方法的基础上提出了一种基于“弦”的边界跟踪算法。该算法以弦为搜索单位，不需要扫描所有边界点的八邻域。并且该算法在基于游程编码的连通域标记后可以直接进行轮廓提取，避免了传统边界跟踪算法在连通域标记后要先将连通域转换为光栅图像形式再提取轮廓的方式。实验结果表明，该算法相较于传统的边界跟踪算法，效率有了显著的提升。
为剔除无人机多光谱图像中的土壤背景，提高作物根域土壤含水率反演精度。以不同水分处理的拔节期冬小麦为研究对象，利用无人机多光谱相机分别在9:00、11:00、13:00、15:00和17:00等5个时刻获取高分辨率多光谱图像，运用改进的植被指数阈值法快速确定植被像元与土壤像元的分类阈值，通过阈值划分实现土壤背景的剔除，并根据植被指数阈值法的阈值变化，研究土壤背景对提取冬小麦冠层反射率的影响，最后建立
近些年来，卷积神经网络算法在自然场景文本检测效果上较传统算法已经有了很大提升，但如何有效处理神经网络输出层候选框仍然值得研究。非极大值抑制算法（Non-maximum suppression，简称NMS）通过选择最高置信度候选框作为检测结果，往往容易对较长文本以及混叠文本区域检测失效。考虑到该问题，可以将候选框集合进行排序滤波与融合计算，得到更准确的候选框，有效减少上述检测失效的情况。这种方法，可
针对现有高光谱图像变分自编码器(Variational Autoencoder，VAE)分类算法存在空间和光谱特征利用效率低的问题，提出一种基于双通道变分自编码器的高光谱图像深度学习分类算法。通过构建一维条件变分自编码器(Conditional Variational Autoencoder， CVAE)特征提取框架和二维循环通道条件变分自编码(Channel-Recurrent Conditio
人联网（IoP）是一种以人为中心的新型实时交互式物联网，基于IoP系统的可靠性分析是最新研究领域之一。由于IoP系统中包含了复杂的架构和海量、实时变化的数据，使得基于IoP系统的可靠性分析变得十分困难。目前，该领域依然缺乏一种健全的基于IoP系统的可靠性建模及评估方法。针对上述问题，本文提出了一种基于架构分析与设计语言（AADL）的IoP系统可靠性评估方法，该方法首先利用AADL及其附件语言对Io
在全球变化背景下，土壤有机碳的分解及其温度敏感性（Q_(10)）在陆地生态系统碳循环中的重要性备受关注。Q_(10)值微小的变化都可能导致未来土壤碳库大小评估的巨大偏差，充分了解有机碳分解温度敏感性的调控机理对预测未来土壤碳变化具有重要意义。笔者对国内外已有研究进行分析，比较培养温度模式、底物质量、物理化学保护和微生物属性对土壤有机碳分解温度敏感性的影响。结果发现：①与传统的恒温模式相比，变温培养
针对目前工业现场弱纹理堆叠工件识别困难的问题，提出一种以工件表面孔洞为特征的改进几何模板匹配算法，以合页为例进行工件识别。首先采用加权平均法对彩色图像进行灰度化处理，再采用Canny算法进行边缘检测；其次采用旋转卡壳算法求取轮廓的最小面积外接矩形，进行几何约束后得到孔洞对应的孔轮廓，并采用随机增量法计算孔轮廓的最小外接圆得到孔特征圆心坐标；然后采用提出的改进几何模板匹配算法，即根据孔特征之间的几何
针对目前人脸表情识别准确率不高、网络模型参数复杂等问题，提出一种增强可分离卷积通道特征的人脸表情识别研究方法。首先，设计了一种轻量型卷积神经网络结构提取表情特征，在卷积层中采用深度可分离卷积减少网络参数；然后，引入了压缩激发模块，对不同通道的特征进行权重分配，在不同的卷积层采用不同的压缩率来增强网络对人脸表情的特征提取能力；最后，将提取到的特征送入分类器实现人脸表情分类，在CK+和FER2013数