公共文化服务平台

共 6 条记录，以下是 1-6

全选清除导出

排序方式：

基于数据增广的声学场景分类: 2021年; 声学场景分类是计算机听觉领域的热点方向之一,相比计算机视觉,特定场景下音频数据的收集和标注成本相对较高,如何利用有限的声学场景音频获得较高的分类准确率成为当前研究的重点内容。利用深度学习技术,结合轻量化网络模型mobilenetv2以及Mel声谱特征,基于城市场景分类数据集(urbansound8k)对三种数据增广技术SpecAugment、Mixup以及Cutmix进行全面的消融实验,结果表明:Cutmix增广技术将基线结果提升了0.71%,单独的Mixup以及SpecAugment增广技术对分类结果起抑制效果,SpecAugment结合Cutmix增广技术获得了最优的测试结果,分类准确率达到97.097%;其次对比最优方案下各类标签的F1分数和T-SNE降维分布图发现,二者具有很好的对应关系,表明T-SNE技术适用于Mel声谱特征的降维及分布观测。; 李源马成男李关防王强张文武

基于生成对抗网络的图像去雾算法被引量：1: 2022年; 针对有雾情况下目标检测等视觉任务精度明显下降,提出了一种端到端图像去雾网络,能够直接生成清晰图像且不需要成对的无雾图像和真实图像进行训练。将注意力模块融入生成器网络中,充分考虑不同通道和不同区域在有雾图像中的影响,并将通道注意力和像素注意力相结合,提出了一种新的特征关注模块,赋予重要特征通道和像素区域更多的权重。考虑到高低频信息在雾图中的不同影响,将频率信息融合到鉴别器中。最后,对损失函数进行了优化,添加结构损失保证循环一致性,分解鉴别器高低频损失,减少了颜色失真和伪影。实验表明,本方法在公共合成数据集和真实世界的图像上取得了较好的性能,具有更好的主观视觉效果。; 杨杰赵书斌王强

基于视频的运动目标检测算法的比较与分析被引量：4: 2012年; 帧差法和背景差分法是目前常用的基于视频的运动目标检测方法。首先从帧差法和背景差分法中选取了几种具有代表性的算法;然后针对典型场景条件对这些方法进行了实验测试,并利用实验结果对算法进行了定性和定量的比较和分析。实验结果表明,ViBe算法、码本模型、混合高斯模型、自适应混合高斯模型、中值滤波和自适应背景建模具有较好的检测效果,但任何一种方法都有其局限性。; 王强赵书斌; 关键词：运动目标检测帧差法背景差分法

基于特征点的典型目标跟踪算法性能分析被引量：4: 2017年; 目标跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题之一。本文主要对基于特征点的目标跟踪进行介绍。首先,对目标跟踪的定义、过程和主要应用领域进行了概述;其次,阐述了运动目标跟踪算法的分类,并介绍了基于特征的跟踪算法的研究现状;随后介绍了典型的特征提取和描述方法,并从理论的角度分析各跟踪算法性能;针对基于特征点的典型跟踪算法,在目标尺度和形状的变化、跟踪过程中发生遮挡情况等方面的场景下进行实验,对算法性能进行分析比较。从理论和实验的角度相互验证了基于特征点的典型跟踪算法的性能并给出相关结论。; 窦慧赵书斌王强; 关键词：目标跟踪性能分析特征点

基于关键点检测的红外弱小目标检测被引量：3: 2023年; 红外弱小目标检测旨在从复杂的背景中检测出红外弱小目标,该技术在监视预警系统、精确制导等方面具有重要应用价值。针对已有的传统算法存在漏检、误检,深度学习中基于语义分割的检测方法易受“过分割”与“欠分割”影响等问题,提出了一种基于关键点检测的红外弱小目标检测算法(KeypointNet)。主要创新点为:直接优化目标中心点坐标,提高了检测效率,有效地保证了目标的检测率与虚警率;设计了一种从低层级到高层级的特征融合模块,获取了目标的多尺度信息,提升了检测效果。在相关数据集上的实验表明:KeypointNet算法的检测率能够达到97.58%,同时虚警率在2%以下,与其他算法相比取得了最好的效果。; 王强王强王勇王勇王勇; 关键词：红外弱小目标检测图像处理

基于双支网络协作的红外弱小目标检测: 2023年; 红外弱小目标检测在预警系统和导弹制导中具有重要的作用,一直是红外图像处理中颇受关注的研究方向。由于红外弱小目标具有信杂比低、尺寸小、形状结构不明显和纹理弱等特点,现有的通用目标检测和语义分割网络直接应用到红外弱小目标检测效果不佳,为此提出一种基于双支网络协作的红外弱小目标检测网络(DualNet)。将检测任务划分成两个子任务,即降低漏检和降低虚警,进而设计两个不同的网络架构分别处理,并利用加权融合损失函数将两支网络信息整合,使得DualNet能够有效地平衡漏检率和虚警率。在自建数据集上的实验结果表明:DualNet相较于通用性能较好的FCN、DeepLabv3、cGAN以及U-net语义分割网络模型具备更高的准确率和鲁棒性,其在F1-measure指标上提高了8%;在SIRST公开数据集上的检测性能也显著超过了基于深度学习的红外目标检测模型ACM和MDvsFA-cGAN,以及多个经典的非深度学习红外弱小目标检测方法。研究结果表明,所提出的方法能够有效提高红外弱小目标的检测精度。; 王强吴乐天王强王勇王欢王勇; 关键词：红外弱小目标目标检测

全选清除导出

共1页<1>

王强