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郭克友
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- 所属机构:北京工商大学
- 所在地区:北京市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家高技术研究发展计划
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- 基于机器视觉引导的两轮差速转向AGV控制问题的研究被引量：30
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- 郭克友郭晓丽王艺伟
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- 2022年
- 为保持行人在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情下的安全社交距离,有效控制和预防疫情传播,构建一种基于YOLOv4的安全社交距离风险评估模型。利用微调后的YOLOv4算法对行人进行目标提取,获取行人关键点,并将行人连续运动视为质点的连续运动,结合DeepSort算法实现对行人的跟踪处理。在此基础上,建立视觉坐标系,在鸟瞰视角下提出运动矢量分析算法计算和判断行人运动方向并评估行人的安全社交距离。在牛津城市中心的数据集上评估模型有效性,实验结果表明,微调后YOLOv4算法在行人检测中平均精度均值达到90.33%,行人社交距离风险评估准确率达到88.23%,性能优于Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLOv3和YOLOv4算法,表明所提模型能够有效提升安全社交距离的检测准确性。
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- 基于级联网络人脸五特征点检测及其应用被引量：1
- 2022年
- 注意力检测依次分为三步:人脸五特征点提取,单应性矩阵计算面部转角以及判断注意力是否集中。人脸五特征点提取对最终的检测结果起决定性作用,目前基于深度学习的五特征点检测方法已经越来越占据主流。为了提高特征点检测的实时性,对通用的DCNN进行优化,将原来的三级预测改为两级。通过实验发现将三级网络改为两级网络在缩短时间的同时特征点的检测精度还有微小的提升,面部特征点的检测准确率达到98.11%。之后将新网络检测出的五特征点应用到人脸偏转角度计算中,得到人脸偏转的角度误差在5度以内,单应性矩阵计算出的鼻子像素点准确率高达98.99%。
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- 2014年
- 为了提高国内啤酒瓶检测速率,提出了一种基于OpenCV的啤酒瓶口检测方法。瓶口随着旋转平台高速运动,图像采集系统通过ATV工业相机实时捕捉瓶口图像,并把图像传输到计算机,由计算机利用OpenCV库编程对瓶口图像处理,经过处理后的啤酒瓶口轮廓的完好部分和缺陷部分都具有各自的特征,采用啤酒瓶口轮廓的周长、面积、圆形度和相对圆心距离4个特征参数作为检测啤酒瓶口是否破损依据。通过对啤酒瓶口进行检测的数据表明,此系统具有良好的检测效果。
- 郭克友廉丽冰李娜纪彬
- 关键词：机器视觉图像处理
