关键词： 目标跟踪   孪生网络   分类   回归   深浅层特征融合   分类与IoU联合训练  

摘要： 深度学习相关的目标跟踪算法在利用深浅层特征融合时,未考虑分类分支与回归分支的差异性,两分支均使用同一融合特征,不能同时满足各自分支的不同任务要求。依据分类分支与回归分支的不同任务要求与深浅层特征之间的关系,提出了一种新的特征融合方式用于视觉目标跟踪。将骨干网络中不同特征层的通道数按比例进行微调,分别形成适合分类分支与回归分支的融合特征。为验证所提特征融合方式的有效性,在基于SiamCAR算法的基础上进行优化,改变特征提取与融合方式,在UAV123、GOT-10K、LaSOT数据集上提高了2%~3%的精度。实验结果证明:所提特征融合方式是有效的,同时框架整体以75帧/s的实时运行速率实现了良好的跟踪性能。

关键词： 双模态图像   目标检测   特征融合   深度学习   注意力机制  

摘要： 为了应对复杂动态环境下红外与可见光双模态目标检测的挑战,特别是目标特征表达不足以及红外可见光特征在双模态融合中无法充分利用互补特征导致漏检和误检的问题,提出了一种用于目标检测的双分支特征增强与融合网络(Dual-Branch Feature Enhancement and Fusion,DBEF-Net)。针对模型对红外和可见光特征关注度不足的问题,设计了一种特征交互增强模块,该模块能够有效地关注并增强双模态特征中的有用信息。同时,为了更有效地利用双模态的互补特征,采用基于Transformer的双模态融合网络,并引入交叉注意力机制,以实现模态间的深度融合。实验结果表明,在SYUGV数据集上,与现有双模态目标检测算法相比,本文方法的平均检测精度更高,处理速度也能满足实时检测的需求。

关键词： 人脸识别技术   计算机视觉   机器学习   科研人员   人工智能算法   服务行业   科技变革   数字化  

摘要： 在当今数字化飞速发展的时代,人脸识别技术正以前所未有的影响力渗透我们生活与社会的方方面面,而人脸识别技术服务商则宛如幕后的推动者,在这场科技变革中扮演着至关重要的角色。本文根据企业公开信息整理出的这30家公司,就提供有人脸识别技术服务。人脸识别技术服务商,首先承载着技术研发与创新的重任。它们汇聚了一大批专业的科研人员,涵盖计算机视觉、机器学习、人工智能算法等多个领域的专家。这些人才不断钻研,致力于提升人脸识别的准确率、速度以及应对复杂环境的能力。

关键词： Object tracking  

摘要： Objective Multi-object tracking (MOT) is identified as a critical issue in computer vision, where specific target categories are detected and tracked in every frame of image sequences. These techniques are widely applied in areas such as sky warning, safety monitoring, autonomous driving, and video analysis. Recent MOT research focuses on the track-by-detection (TBD) paradigm, where detection in each frame becomes a data association task. This approach, which often employs appearance and motion embeddings for bipartite graph matching, is preferred by researchers due to the effectiveness of high-performance object detection models. Methods A multi-object tracking method based on quasi dense similarity learning (QDSL) is proposed to tackle accuracy challenges stemming from clutter, occlusions, and similar object appearances. The improved YOLOv8 framework is utilized for multi-object detection, generating in bounding box outputs. Subsequently, dense sampling of object regions across adjacent frames is performed for contrastive learning to facilitate local data association. Ultimately, the integration of similarity learning with YOLOv8 is implemented, alongside an appearance-free link model, facilitating global association without dependence on appearance features. This approach effectively balances tracking speed and accuracy. Results and Discussions The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated through component ablation experiments conducted on the MOT17 dataset video sequences, with results summarized in Table 2. The experiments indicate a significant improvement, with a 0.7% increase in multiple object tracking accuracy (MOTA) and a 0.3% increase in identity F1 score, demonstrating enhanced tracking performance as shown in Fig. 8. Comparative experiments, detailed in Table 4, demonstrate the algorithm notable advantages over three other tracking techniques, underscoring its superior performance. Furthermore, airplane tracking tests showcase the algorithm

关键词： 实践能力   图形图像处理技术   课程创新  

摘要： 学生的实践能力是衡量高校教学质量的重要指标.因此,各高校须在教学过程中创新课程内容、课程教学模式等,以培养学生实践能力为宗旨,制定一系列课程创新策略.文章以图形图像处理技术课程为例,结合实际分析课程建设的实施要点,然后有针对性地提出基于学生实践能力培养的图形图像处理技术课程创新对策,旨在为相关课程改革提供些许新的理论参考和启发,使学生更好、更快地适应行业环境,助力其核心竞争力提升.

关键词： 半导体光刻   图像处理   模式识别   处理技术  

摘要： 本文以半导体光刻为研究对象,重点探讨了图像处理技术与算法在实现纳米级特征图案化中的关键作用.针对小特征尺寸、高图案密度及工艺变异性等挑战,研究了亚分辨率辅助特征(SRAF)优化、反向光刻技术(ILT)以及人工智能等内容.通过引入模型校正、缺陷检测与实时优化技术,验证了这些算法在提高光刻精度、效率和稳定性方面的显著效果.研究结果表明,先进的图像处理技术和算法为半导体光刻工艺的持续创新提供了有力支持.

关键词： 水位计   图像处理   结合   断面位置  

摘要： 在当今社会,水资源的有效管理和环境保护至关重要,而准确确定断面位置已成为水域监测和管理的关键环节.传统的断面位置确定方法所应用的测量手段单一,在精度、效率和适应性方面存在不足.随着科技逐渐进步,水位计和图像处理技术的发展均取得了显著成果.因此,将这两种技术相结合,并用于确定断面位置的应用方向,具有巨大的潜力和显著优势.基于此,本文剖析了在确定断面位置方面,水位计与图像处理技术结合的深度应用,旨在提升水文测量的准确性,优化水文水资源管理,并为生态环境的研究与保护提供有力支持.

关键词： 職業安全   人工智慧(AI)   驗證與驗收(V&V)   計算機視覺   物聯網(IoT)  

摘要： 本文介绍工厂在职业安全管理中应用AI系统的验证与验收过程，涵盖可信赖AI的要素如准确性、稳定性及反应时间。主要步骤包括验证与验收标准定义、系统性能评估、缺陷管理及最终验收，并强调使用计算机视觉、物联网和交叉验证等技术来实现危险行为识别和环境监测。本文强调全面测试、修正与再验证的重要性，确保AI系统在多样化场景中稳定运行并满足安全需求。