关键词： 光源估计   图像处理   颜色恒常性   场景语义分割  

摘要： 不同颜色恒常性算法适用于不同场景下的图像,算法融合是扩展颜色恒常性算法适用范围常用的方法之一,而现有融合性算法在算法选择依据上忽略了语义信息在图像纹理特征描述中的作用,导致光源估计时的精度不高。针对该问题,提出一种语义驱动的颜色恒常决策算法。首先,利用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)模型对经过一阶灰度边缘算法(1st Gray Edge)偏色预处理后的目标图像进行场景语义分割,并计算场景中各个语义类别的占比;其次,根据语义类别及占比在已训练的决策集合中寻找相似的参考图像,并使用欧氏距离计算两者的语义相似度;最后,将语义相似度与基于多维欧氏空间确定的阈值进行判别,根据判别结果选择合适算法为目标图像实行偏色校正。在Color Checker和NUS-8 camera两种数据集中的实验结果表明,所提算法光源估计角度误差较单一算法均大幅度下降,且较同类型融合性算法分别下降14.02%和8.17%,提高了光源估计的鲁棒性和准确度。

关键词： 图像处理   压缩感知   绕机检查   C919  

摘要： 阐述国产干线客机C919的航线绕机检查,对保证飞机日用率和安全运行起着关键作用。地检设备能够提高机体结构损伤识别率,为此提出一种使用压缩感知技术来实现机体结构损伤图片特征识别的方法。将该方法应用到地检设备图像处理功能模块中,提高地检设备的图像处理能力,实现机体破损特征的准确提取和识别。

关键词： 岩石力学   高温作用   Ⅰ型断裂韧度   微观结构   图像处理  

摘要： 高温岩石力学特性是煤炭地下气化等岩石工程围岩稳定分析和支护设计的重要依据。为揭示高温后岩石断裂特性,对两组不同孔隙率砂岩进行高温(25~800℃)处理,采用图像处理技术获得砂岩热裂纹分布特征,探究高温后砂岩微裂纹面积比演化规律;对高温后砂岩进行三点弯曲试验,分析高温对砂岩载荷-位移曲线、Ⅰ型断裂韧度及破裂模式的影响规律。结果表明:高温后砂岩微裂纹面积比随温度升高呈先减小后增大趋势,较高孔隙率C组砂岩微裂纹面积比更大;相同温度条件下,A组砂岩Ⅰ型断裂韧度高于C组砂岩;随着温度的升高,两组砂岩Ⅰ型断裂韧度均先增大后减小,阈值温度分别为200℃和400℃;三点弯曲作用下,从预制裂隙尖端萌生的裂纹扩展导致砂岩试样破坏,且温度越高,砂岩破坏程度越明显。

关键词： 目标检测   faster region-based convolutional neural network(RCNN)   行人车辆检测   区域建议网络(RPN)  

摘要： 为了对常见的行人和车辆进行检测,采用自行标注的数据集,通过基于faster regionbased convolutional neural network(RCNN)框架的算法进行调参与优化.主干网络采用轻量化网络MobileNetv2,在原生锚框的基础上,区域建议网络(RPN)部分增加2个面积尺度,检测部分使用感兴趣区域(ROI)Align结构,减少特征图映射和均分过程中的误差.实验结果表明:使用faster RCNN目标检测网络,可以有效完成行人和车辆的检测任务,整体效果良好.

关键词： 计算机视觉   时空Transformer模型   骨骼模型   决策融合   动作识别   多头注意力机制  

摘要： 为拓展机器视觉技术在医工结合场景下的应用,文中基于改进的时空Transformer模型,提出一种动作规范识别模型。该模型由数据嵌入层、时空Transformer层、决策融合层组成。数据嵌入层利用Openpose模型从sRGB图像中提取人体骨骼数据,降低环境部署成本;时空Transformer层使用时空模块和块间模型对图像数据特征进行训练和分类,提升原模型的分类精度;决策融合层实现对应用场景的规范性判别。实验测试结果表明:所提算法的TOP1和TOP5精度指标在所有对比算法中均为最优;在以心肺复苏术为例进行的实际应用测试中,该算法的综合性能较为理想,能够满足工程需要。

关键词： 视频分析   违法设摊   深度学习   图像分割   目标检测  

摘要： 改变当前被动式路网运行监测模式,提供一种基于路侧固定摄像机视频分析的主动式、智能化公路违法设摊事件检测方法。通过动态前景提取方法与基于深度学习的图像分割方法,自动分割视频图像中需要检测的道路区域,基于深度学习的图像目标检测方法实时提取出现在视频中的多种违法设摊相关目标,然后通过道路区域过滤与目标聚集性判别,识别呈现出违法设摊事件特性的目标子集,从而定位侵占公路路权的违法设摊事件,经过实际路网环境测试,检测准确率达到96.6%,漏检率低于6.0%。

关键词： 深度学习   目标检测   特征金字塔   注意力机制   Transformer  

摘要： 为了提高目标检测的准确率,同时优化计算资源的使用,提出了一种名为全局渲染特征的金字塔网络目标检测算法(GRFPN)。在GRFPN中,结合了传统卷积方法和Transformer注意力机制的优势,引入了基于等距离分组的自注意力机制和全局特征渲染模块。GRFPN能够在全局和局部信息之间进行有效交互,同时保持计算效率。在COCO2017数据集上的实验结果显示:与特征金字塔网络(FPN)相比,GRFPN实现了1.4AP的提升;和Feature Pyramid Transformer(FPT)相比,GRFPN只使用了62%运算量和80.79%的参数量就达到99.7%的效果。

关键词： YOLOv7   注意力机制   Soft-NMS   BiFPN  

摘要： 针对农业采摘机器人在采摘过程中面临果实重叠、果实遮挡和果实体积小难以识别等一系列问题,提出一种改进YOLOv7网络对番茄果实进行目标检测。首先在YOLOv7网络结构中增加SimAM注意力模块和CA注意力模块,提高网络特征提取能力;其次结合特征融合网络的张量拼接操作与加权特征金字塔,提高特征融合能力;再用Soft-NMS算法代替NMS算法,增加网络对重叠区域的检测能力;最后将CIOULoss替换成EIOULoss,优化网络性能。实验结果表明,改进后的YOLOv7网络mAP值可达96.7%,准确率为96.2%,召回率为99.0%,满足网络对番茄检测精度的要求。

关键词： 图像处理   RapidIO总线  

摘要： 近年来,图像处理拼接技术在诸多领域得到应用,其中一些应用领域,例如,航空、航天、舰船等,对图像精度和处理速度有较高要求,因此与图像处理拼接相关的硬软件也在不断进行技术迭代和突破。介绍了一种多源图像处理架构及其硬件设计,该系统可实现图像信息获取、预处理、识别、拼接功能,并向上位机完成最终报送。研究对该图像处理系统的整体架构进行了详细描述,介绍了系统中RapidIO总线的工作模式,并从硬件角度介绍了系统核心电路的设计思路。该设计以RapidIO为主要通信总线,能够稳定高效地完成图像获取、预处理、拼接、发送等任务,已在航空领域得到了验证及应用。

关键词： 高光谱图像   目标检测   知识蒸馏   生成对抗网络   Transformer-GAN  

摘要： 高光谱目标检测在地球观测中至关重要,被广泛应用于军事和民用领域。然而,由于高光谱图像的背景复杂性和目标样本的有限性,该任务面临较大的挑战。本文首先采用CEM (约束能量最小化)粗检测方法提取背景数据。随之,引入了一种新的知识蒸馏模型,即KDTGAN (通过Transformer-GAN实现)。教师模型的生成器采用了Transformer编码器的结构,并结合多尺度数据融合的方法,能够准确地学习背景分布,进而通过重构背景信息实现目标检测。为了克服GAN(生成对抗网络)训练不稳定的挑战,特别是纯背景数据的稀缺性,本文提出了一种新的损失算法,以减小可疑目标样本对模型性能的负面影响。为了降低模型的计算负担,本文引入知识蒸馏,并设计新的蒸馏损失对学生模型加以约束,使模型轻量化的同时提高学生模型检测精度。实验结果表明:KDTGAN相较于当前检测方法表现更优,具有更高的检测精度和鲁棒性。