关键词： 计算机视觉   图像处理   多目标跟踪   无人机   YOLOv7网络   ByteTrack算法   车辆检测  

摘要： 为了提高无人机视觉平台下的车辆多目标跟踪精度,提出了一种改进YOLOv7网络与优化ByteTrack算法相结合的无人机视觉车辆多目标跟踪算法。首先,针对小目标特征不明显的情况,增强了YOLOv7网络浅层语义信息的特征提取能力,同时采用SIoU-Loss对坐标损失函数进行优化,加快锚框收敛速度;其次,根据车辆运动特点,在ByteTrack算法的基础上,将卡尔曼滤波算法的状态向量融入加速度信息;最后,在VisDrone2021数据集上验证算法的有效性。实验结果表明:改进YOLOv7网络的平均检测精度比原网络提高3.2%,跟踪算法准确度比基准算法提高1.2%,高阶跟踪精度提高2.9%。

关键词： 计算机视觉   农业病害检测   注意力机制   葡萄病害  

摘要： 随着深度学习技术的快速发展,计算机视觉在农业病害检测中展现了巨大的潜力。针对葡萄病害检测问题,提出了一种集成注意力机制和加权双向特征金字塔网络的YOLO-EZ模型。YOLO-EZ模型基于轻量化的MobileViTv3主干网络,通过SCConv注意力卷积增强特征提取,同时应用BiFPN优化特征融合过程,显著提高了对葡萄病害特征的识别精度。在葡萄病害数据集上进行的广泛实验表明,YOLO-EZ在精确率达到92.8%,召回率达到89.9%,mAP50为93.6%,mAP50-95为73.3%,大多优于对比的多个先进模型。同时,YOLO-EZ在保持高性能的同时,实现了模型参数的减少,参数量仅为5.8 MB,有利于在移动端和边缘计算设备上部署,显示了其在实际应用中的可行性和效率。

关键词： 新工科   地方应用型高校   图像处理与机器视觉   教学模式  

摘要： 新工科背景下,地方应用型高校图像处理与机器视觉课程教学和培养存在课程体系建设不完善、知识体系不完善、课程考核方式忽视应用能力的培养等问题,因此,必须进行课程教学模式改革。通过对课程内容的筛选完善教学内容,思维导图的运用对课程内容进行整理,以便于学生记忆繁杂的知识体系;增加实验课程的教学和改善成绩评价体系以加强学生应用和综合能力的培养。从课程实施、达成度和学生评价来看,改进的课程教学模式取得了良好的教学效果,为新工科背景下地方性高校新兴课程的教学模式建设提供了一定的参考。

关键词： 网页设计   计算机   图像处理技术   应用  

摘要： 现阶段,计算机技术发展水平不断提升,极大带动其他行业的创新发展。在众多计算机技术中,计算机图像处理技术作为其中的一种,其在各个领域中都发挥着重要作用,也使大众对网页设计专业人才的需求进一步提升。在进行网页设计中,图像作为网页设计的重要元素,在计算机图像处理技术快速发展背景下,也带动了网页设计水平和质量的提升。可以说,巧妙应用计算机图像处理技术能大幅提升网页浏览体验。因此,本文就围绕此展开研究,通过分析计算机图像处理技术,对其应用价值进行分析,最后从多个角度讨论其在网页设计中的应用,以供参考。

关键词： 目标跟踪   特征融合   结构张量   高光谱视频  

摘要： 为解决现有高光谱视频跟踪算法在光照变化情况下跟踪效果不佳的问题,提出一种基于深度谱三元级联特征的高光谱目标跟踪算法。首先,设置阈值,利用目标局部光谱曲线将目标与背景分割,利用波段匹配获得目标光谱曲线,计算结构张量获得目标光谱权重曲线。然后,利用目标光谱曲线与高光谱图像进行光谱角距离操作完成高光谱图像降维,并提取目标深度特征。提取目标图像的尺度不变局部三值模式(SILTP)特征,并分配相应的光谱权重,融入光谱信息,得到谱三元级联(STC)特征。将降维后的目标深度特征与STC特征按通道卷积,得到更具判别性和鲁棒性的深度谱三元级联(DSTC)融合特征。最后,将DSTC融合特征送入双相关滤波器(DCF)。实验结果表明,与已有的先进算法相比,所提出的跟踪算法在光照变化挑战下具有更好的跟踪性能。

关键词： 遥感图象  

ISBN: (纸本)9787115636287

摘要： 本书编写将以电磁波的波粒二象性为物理基础，以航空航天遥感图像应用需求为牵引，以经典图像处理和人工智能等新技术相结合，贯穿遥感信息探测、传输、处理及应用整个图像链。该书内容主要包括遥感图像处理涉及的基础理论、遥感图像处理涉及的共性技术及遥感图像解译应用三大部分，共计10章：基础理论包括绪论、电磁特性及遥感成像、图像分解及表示；共性技术包括图像增强、图像恢复、图像压缩；最后，以遥感图像典型应用为牵引，系统介绍了遥感图像特征提取及描述、遥感图像分类、遥感图像目标检测及识别、遥感多源图像解译及应用技术。

关键词： 实时路径规划   目标跟踪   化学反应优化算法   模型预测控制   多无人机协同   元启发式算法  

摘要： 针对多无人机在目标跟踪路径规划中效率不高的问题，提出了一种基于元启发式算法的实时路径规划方法。首先，建立了无人机的离散运动方程，并根据约束条件和任务要求设计了多约束优化指标；然后，结合改进的自适应化学反应优化算法（ACRO）和模型预测控制（MPC），实现了多无人机协同目标跟踪的路径规划，通过改进算法的选择策略和终止条件，大大提高了路径规划的效率，并优化了规划路径；最后，针对不同场景下的多无人机目标跟踪路径规划进行了仿真研究，改进后的算法在平均迭代次数和规划时间上分别减少了78.65%和86.75%，仿真结果验证了所提出的路径规划算法在实时目标跟踪中的有效性。该研究为提高多无人机在复杂环境中的目标跟踪效率提供了一种有效的解决方案。

关键词： 再生水   连通孔隙   图像处理   水力性质   冗余分析  

摘要： 再生水已被广泛应用于园林绿化、景观补水及农业灌溉以缓解水资源短缺问题。然而,由于再生水成分复杂,采用再生水灌溉可能导致土壤孔隙结构变化,进而影响土壤的水力特性,削弱水体污染物过滤和土壤自净能力,对环境产生不利影响。基于此,本研究以宿迁市某再生水农业灌溉区域开展,选择长期地表水灌溉（S1）、再生水短期灌溉（S2）与再生水长期灌溉（S3）区域,采用塑料环刀和铁环刀取0-20和20-40 cm的原状土,通过CT扫描和图像处理技术获取不同处理下土壤连通孔隙及其结构特征,同步测试土壤的水力性质,探究再生水灌溉对土壤孔隙结构与水力参数的影响,分析引起水力性质变化的关键孔隙参数。结果表明:（1）短期再生水灌溉破坏孔隙结构,使得孔隙结构趋向于简单化。再生水长期灌溉后,土壤孔隙结构较短期灌溉有一定程度的改善,与长期地表水灌溉土壤相比没有显著差异。再生水灌溉对表层土壤和深层土壤孔隙结构与水力性质无显著影响。（2）再生水灌溉显著降低土壤的导水性。与长期地表水灌溉相比,再生水短期灌溉与长期灌溉土壤的KS分别降低20.81%与20.18%。再生水灌溉对于土壤的持水性能影响不大。（3）再生水灌溉后孔隙结构的变化显著影响土壤的水力性质,冗余分析结果表明孔隙参数共解释了83.30%的水力性质变异,其中表面分形维数对水力性质的影响最大,孔隙形状与所有的水力参数都没有显著的关系。本研究可为安全合理利用再生水灌溉提供参考。

关键词： 遥感图像   目标检测   相移编码   边界不连续   旋转框  

摘要： 针对现有的旋转目标检测模型对目标朝向任意、排列密集的遥感图像检测精度较低的问题，本文提出了一种基于多尺度特征融合和两倍步长相移编码的遥感图像旋转目标检测算法。首先利用不同大小和深度的卷积进行特征提取，实现有效地捕获上下文特征；然后，通过自上而下和自下而上的特征融合策略以获取更加精细和丰富的语义特征图；同时引入了两倍步长相移编码DSPSC(Double Stepsize Phase-Shifting Coder)模块对于角度进行编码后再求损失，解决了基准模型存在的边界不连续问题，从而进一步的提高了模型的检测精度。最后，在大规模数据集DOTA和HRSC2016上的实验结果表明，平均检测精度分别为72.97%和90.10%，较基准网络分别提升了2.89%和2.70%。与其它对比方法相比，本方法在精度上取得最好结果，证明了其在遥感图像旋转目标检测上的有效性。

关键词： 对抗攻击   自动驾驶   目标检测   迁移性   隐蔽性   神经渲染  

摘要： 基于深度学习的目标检测算法已广泛应用，与此同时最近的一系列研究表明现有的目标检测算法容易受到对抗性攻击的威胁，造成检测器失效.然而，聚焦于自动驾驶场景下对抗攻击的迁移性研究较少，并且鲜有研究关注该场景下对抗攻击的隐蔽性.针对现有研究的不足，将对抗样本的优化类比于机器学习模型的训练过程，设计了提升攻击迁移性的算法模块.并且通过风格迁移的方式和神经渲染技术，提出并实现了迁移隐蔽攻击方法（transferable and stealthy attack，TSA）.具体来说，首先将对抗样本进行重复拼接，结合掩膜生成最终纹理，并将其应用于整个车辆表面.为了模拟真实的环境条件，使用物理变换函数将渲染的伪装车辆嵌入逼真的场景中.最后，通过设计的损失函数优化对抗样本.仿真实验表明，TSA方法在攻击迁移能力上超过了现有方法，并在外观上具有一定的隐蔽性.此外，通过物理域实验进一步证明了TSA方法在现实世界中能够保持有效的攻击性能.