关键词： 目标跟踪   孪生网络   模板更新   记忆信息  

摘要： 针对孪生架构单目标跟踪算法存在的目标状态更新不及时的问题,基于模板与记忆信息动态融合的跟踪策略,提出一种通用的模板更新机制。该机制采用双模块融合的更新策略:通过记忆融合模块融合搜索图像特征的短期记忆信息,获得目标变化情况;将前一帧可信的跟踪结果作为动态模板,从相关特征的角度,通过权重融合模块对原始模板和动态模板进行加权融合,通过结合跟踪过程的原始记忆与短期记忆实现更准确的目标定位。将模板更新机制应用于SiamRPN、SiamRPN++和RBO三种主流算法,并在VOT2019公开数据集上进行实验验证。结果表明:应用该机制后算法的性能得到了有效提升,具体而言,在SiamRPN++算法中,平均重叠期望值提升了6.67%,准确性提升了0.17%,鲁棒性下降了5.39%;此外,在遮挡、形变和背景干扰等复杂场景下,添加模板更新机制的SiamRPN++算法展现出较好的跟踪性能。

关键词： GIS技术   森林资源   数据更新   图像处理  

摘要： 为减小地表资源数据勘察过程中的误差,设计基于GIS的森林资源数据更新方法。选择地表覆盖数据几何要素,以实例化对象和抽象化对象为例,建立统一的数据关系模型。对多边形细碎图斑进行预处理,计算细碎图斑度量指标,对空间位置的相似性角度进行评价,综合相似性对多边形进行聚合处理,设计地表森林数据增量同步更新方法。实验结果显示:该方法的地表森林资源覆盖数据更新变化率均在7%以下,可见其具备较好的更新精度。

关键词： 水下目标检测   侧扫声纳图像   深度学习   语义分割   网络优化   类间不平衡  

摘要： 为提高侧扫声纳图像中管线目标检测的自动化程度及效率,提出了一种基于语义分割的水下管线目标检测方法。首先通过构建高效语义分割网络主干,提高网络计算速度并降低网络对计算机硬件性能的需求;其次给出了一种针对管线目标特点的加权交叉熵损失函数,解决了因类间数量不均衡导致的网络训练困难问题。以多种复杂条件下侧扫声纳实测数据进行了水下管线检测试验,结果表明,该方法在取得和经典网络相近精度的情况下,速度提升了2.7倍,可达52.6FPS,实现了水下管线的快速、准确检测。

关键词： 通信感知一体化   智能超表面   目标检测   信号处理   硬件试验  

摘要： 通感一体化是是6G的主流趋势之一,毫米波、太赫兹等高频段具有丰富的频谱资源,是通感一体化颇具潜力的频段。然而,高频通感一体化面临覆盖受限的难题。RIS是极具潜力的解决方案,目前关于RIS辅助通感一体化的文献主要集中在波束赋形优化方面,而如何设计有效的信号处理方法从RIS重塑的回波信号中提取感知信息仍然是一个悬而未决的问题,对RIS辅助通感一体化软硬件架构更是处于空白。为此,设计了RIS辅助通感一体化系统的软硬件架构,在此基础上进行了RIS辅助盲区通信和目标感知硬件试验,并提出了DSP检测器,理论分析表明,在使用N个子载波的OFDM一体化波形时,其相比传统能量检测器有N倍的SNR增益。硬件试验结果表明,优化RIS码本设计可有效降低通信误比特率、提升目标检测概率,且远距离目标检测时所提DSP检测器的性能显著优于传统的能量检测器。

关键词： 人工智能   目标检测   视频语义  

摘要： 随着智能多媒体技术和人工智能技术的融合发展,目标检测已广泛应用于移动监控网络远程传输场景。为了提升视频的目标检测精度,提出一种针对目标检测的码率优化算法,在有限的码率范围内使得物体的检测准确率达到最大化。将目标检测作为视频语义任务,分析视频码率比特与目标检测之间的关系,建立目标比特分配模型,从而使目标检测准确率达到最大化。实验结果表明,所提算法不仅能节省视频码率,还能提升目标检测精度。

关键词： 轨道车辆   螺栓松动   目标检测   深度学习   Halcon  

摘要： 在轨道车辆车顶螺栓松动检测中,由于维护厂棚内列车的上方架设有高压供电线路,导致对车顶器件的螺栓松动情况进行扫描式视觉检测的组件需要架设在更高的位置,使得相机采集的螺栓图像像素数量不多,螺栓图像质量较低,给螺栓松动的判断带来困难的问题。提出了一种针对低像质轨道车辆车顶螺栓松动检测方法,实现了车顶区域螺栓松动的智能检测。检测时首先对线阵相机采集后的轨道车辆车顶图像进行拼接,并定位车顶螺栓的安装区域;其次将该区域细分为出风口、盖板和风机等几个子区域并导入基于深度学习的目标检测方法,从而确定分区内的螺栓位置;然后通过定位后的螺栓中心点坐标绘制等距半径圆,提取螺栓上的防松线并进行骨架提取与直线拟合;最后,通过计算两条直线之间的角度判断螺栓是否松动。实验结果表明,此方法的轨道车辆车顶螺栓松动的旋转角度,最大相对误差为5.8%,并且螺栓松动检出率达到80%以上,具有一定的工程实用价值。

关键词： 三维点云   效率   内存占用   分割   目标检测   子流稀疏卷积  

摘要： 针对经典的三维卷积网络在模型较大的场景上分割和检测的效率低和内存占用大的问题,提出PVS-CNN网络框架,通过更新哈希表和特征稀疏矩阵的方式实现了效率高且占用低的三维卷积,引用子流稀疏卷积改进PV-Conv。将PVS-CNN在ShapeNet和S3DIS数据集上进行评估,实验结果表明,所提出的PVS-CNN比PVCNN快3.6倍,GPU内存占用仅为PVCNN的0.55倍。在目标检测上,与F-PVCNN相比,PVS-CNN在时间效率和检测精度上全面优于F-PVCNN。

关键词： 滑坡   深度学习   YOLOv5   Faster R-CNN  

摘要： 基于目视解译的滑坡数据集选取两大类(6个)目标检测算法构建滑坡自动识别模型,以四川省阿坝州作为研究区进行滑坡自动识别.基于高分辨率卫星影像构建包含3 120个样本的滑坡样本数据集;选取4种一阶段检测算法YOLOv5(s、 m、 l、 x)与两种二阶段检测算法Faster R-CNN(VGG16和ResNet-50)分别构建滑坡自动识别模型;为探究样本数量对模型识别精度的影响,将样本数据集总数分为1 000、 2 000和3 000,通过滑坡测试样本对识别结果进行评价.结果表明,基于目标检测的两类滑坡识别模型中,一阶段YOLOv5模型比二阶段Faster R-CNN模型更适用于滑坡识别;样本数对滑坡识别模型的性能具有一定影响.在较少样本的情况下,选择YOLOv5s模型能够获得较高的识别精度,随着样本数的增加,使用YOLOv5m模型可以获得更好的滑坡识别效果.

关键词： 计算机技术   图像处理技术   网页设计   应用  

摘要： 运用文献研究法、综合分析法,在明确计算机图像处理技术概念及其相关技术类型基础上,阐述网页设计中计算机图像处理技术应用的优势,从网页类型与图像格式搭配设计等角度,提出几点如何发挥计算机图像处理技术在网页设计中应用优势作用的思路与策略.计算机图像处理技术多样性和图像组合优势可有效拓展网页设计思路,使其更加新颖且符合新时代下用户审美取向,从而促进网页的良好发展.