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《黑龙江科技信息》2020,(1)
随着科学技术的发展,发展行人检测技术在智能视频监控、无人驾驶、智能机器人等研究领域变得越来越重要。本文在无人驾驶的背景下,提出一种在Single Shot MutiBox Detectior(SSD)网络的基础上,添加残差连接结构以及批量正规化处理技术(Batch Normalization, BN)的网络结构。然后在PASCAL VOC2007(VOC)数据集上与SSD算法在检测性能上进行了对比实验。经实验,SSD算法在VOC数据集上训练后,得到49.31%的验证精度和7.93的验证损失;提出方法在VOC数据集上训练后,得到60.76%的验证精度和5.27的验证损失。实验结果证明了提出方法具有更好的检测性能。 相似文献
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为高精度实现复杂环境中的行人检测,提出了基于D-S证据理论的红外图像行人检测方法.首先采集行人检测的红外图像,采用梯度计算方法提取红外图像的HOG特征,并将待检测图像获取感兴趣区域,提取Sc SPM特征,然后将2个特征作为D-S证据理论的证据体,利用模糊概念和模糊插值法获取特征函数以及基本概率赋值函数值后,完成特征融合,最后根据D-S证据理论的证据决策规则完成行人检测.经试验结果可得:该方法具备精准的特征识别和提取性能,可精准完成单个行人、多个行人以及各种复杂环境中的行人检测,具备良好的行人检测性能. 相似文献
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在光照背景下,弱亮点模型因为受到光照色差的干扰,导致对其检测较为困难。通过对光照背景下的弱亮点模型进行检测,特别是对光照背景下运动人体目标检测,是实现智能视频监控的基础工作。提出一种基于自相关累积泰勒展开的弱亮点目标图像检测算法,首先对光照背景下的弱亮点行人进行目标角点检测与预处理,对每个图层的自相关累积特征进行泰勒展开分离,形成原始的图层自相关累积泰勒展开库,求得小邻域内的亮度变化值,实现对光照背景下的弱亮点运动行人图像的角点检测,并作为前置处理算子,实现基于自相关累积泰勒展开的弱亮点行人检测算法改进。仿真实验表明,该检测算法得到的光照背景下的人体的轮廓特征得到准确凸显,检测性能较优,精度较高,鲁棒性好,在智能视频监控等领域具有重要的应用价值。 相似文献
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大型远程行人晕厥无线监测系统关键算法设计 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(10)
在室外行人监控系统中,由于行人运动行为姿态的相似特征量较大,传统的行人行为特征识别系统不能对行人突然发生晕厥时及时有效地做出信息反馈。提出一种基于特征融合和支持向量机的大型远程行人晕厥无线监测方法。首先,采用背景差分法对行人监测图像进行提取,并将提取出的扩展梯度方向直方图和完备局部二值模式两种互补特征通过离散变换算法进行压缩和融合,然后将融合结果输入到SVM中进行学习,在寻找超优平面的过程中,在满足支持向量机分类条件下,将行人晕厥行为从行人监测视频图像中识别出来。在KTH和Weizmann行为公共数据库中进行了多组实验,结果表明,相对于其他识别模型,提高了行人晕厥监测系统的识别正确率,同时加快了识别速度。 相似文献
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《科技广场》2017,(5)
智能汽车的核心技术是行人检测,而行人检测对行人安全、驾驶员具有重大意义,所以此项研究已经成为计算机视觉、智能车辆等领域的前沿研究课题。行人检测通常可分为感兴趣区分割、目标识别两阶段。基于距离的感兴趣区分割法鲁棒性很强,可以克服行人服饰、姿态与光照等因素的影响,由于需配置仪器如立体视觉测距、雷达等,经济成本高,算法也比较复杂。基于统计分类的目标识别法以提取行人图像特征为前提,然后通过统计学习法建立相应分类器(如Adaboost分类器、SVM分类器等)。该方法稳定性、通用性比较高,不过需要以寻找有效、稳定的目标属性或者特征为前提。随着时代发展,计算机技术的日新月异,测距手段以立体视觉的分割法所需的运算成本、经济成本会大大降低,因此基于立体视觉的ROIs分割技术将受到更多的关注,将运用立体视觉技术进行ROIs分割。由于轮廓曲线描述,受姿态、光线变化以及行人服饰等因素影响较小,边界是目标的分界线,是行人识别的重要特征。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2020,(13)
风电机组叶片裂纹问题对机组正常安全运行会产生严重影响。为对风电机组叶片损裂状态进行有效检测,基于风场大数据,提出了一种基于深度学习区域卷积神经网络(Cascade R-CNN)的风机叶片裂纹检测方法。并通过对数据集进行图像增强、选取ResNeXt-101作为特征提取网络、在特征提取部分加入特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN)等改进方式进行优化。实验结果表明,所提方法都能有效的提高风机叶片裂纹检测的准确率,精度共提升了10%,本文还与目前主流的目标检测算法如Faster-RCNN等进行对比,实验结果表明,本方法识别精度更高,检测速度与其他方法基本持平。 相似文献
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入侵检测作为一种新一代的信息安全技术,需要在精度和效率上得到提高。提出了一种基于聚类分析的入侵检测方法,该方法可从大流量网络活动记录数据中快速检测出与正常系统或网络活动相异的已知的或未知的入侵行为。 相似文献
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颜色差值分类算法在草莓成熟程度检测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的基于像素特征的草莓成熟程度检测方法中,颜色特征相似干扰带来的识别不准确的弊端,提出一种颜色差值分类算法进行草莓成熟程度检测.利用多尺度图像增强处理方法对草莓图像进行增强处理,通过颜色差值分类方法对草莓成熟程度进行分类,从而确定草莓成熟程度.将基于颜色差值分类算法的草莓成熟程度检测方式应用到草莓自动采摘设备中,将提高成熟草莓采摘的效率.实验结果表明,这种草莓成熟程度检测方式,能够提高草莓成熟程度检测的准确率,取得了令人满意的效果. 相似文献
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城市道路人行横道是除交叉口外的重要的交通冲突区域,协调人行横道处的机动车流和行人过街等非机动车流的行为冲突具有重要意义。针对目前人行横道行人过街组织方式存在的弊端,采用基于行人过街请求的主辅灯信号联动控制策略控制人行横道交通行为。首先提出了主辅灯信号系统的辅灯控制方法原理;其次研究基于行人过街请求和主灯控制器信号配时的信号控制策略,实现满足行人过街请求前提下的车辆通行最优化控制方法;最后设计一种行人过节请求的辅灯控制器,通过设计相应功能模块,实现辅灯信号控制策略。模拟实验方案结果表明:在不同信号状态下触发行人过街请求信息,辅灯控制策略模型能够准确输出的辅灯信号的配时方案,在实施该信号控制策略后,车辆通过交叉口和辅灯人行横道区域的通行效率明显增加。 相似文献
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在钢材质量检测过程中,需要准确测量钢材的横切面尺寸,计算钢材缺失。针对高精密钢材,传统的机械\人工等缺失检测方法,无法避免由于放置位置、操作流程等原因造成的检测误差,从而降低了检测的准确性。因此,提出了一种基于智能计算机视觉处理的钢材横切面尺寸缺失检测方法。采集钢材横切面图像,对该图像进行二值化处理。提取钢材图像中的边缘特征点,引用一种最大熵方法,设定合理的阀值,进行钢材横切面尺寸缺失检测。实验结果表明,利用这种算法进行钢材横切面尺寸缺失检测,极大地提高了检测的准确性,取得了令人满意的结果。 相似文献
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基于特征分解原理,提出一种多维空间协方差矩阵数据挖掘算法,进行了最优化特征检测性能迭代和子空间文本数据特征检测算法的设计研究。提出采用K-L变换的特征压缩器设计进行高维特征向量的特征压缩,提高算法精度和减少计算量。在子空间中将文本数据空间分解为两个空间向量,采用两个空间向量的正交特性进行降噪去伪处理和特征量的检测和提取。仿真实验对高度伪装隐形文本入侵特征检测,采用了DARPA数据库作为实验数据为研究对象,实验表明新算法能有效检测出信号出现的两个峰值,检测效果明显,检测性能较高,具有良好的入侵文本特征数据挖掘性能。 相似文献