基于暗区域引导的低照度图像增强

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作者 汪婉灵 熊邦书 +2 位作者 欧巧凤 余磊 饶智博 《应用科学学报》 北大核心 2025年第2期245-256,共12页

针对现有增强方法在图像照度分布不均匀时出现的局部过度增强、颜色失真以及细节丢失问题,提出了一种结合暗区域引导与注意力机制的低照度图像增强方法。首先,采用简单线性迭代聚类方法生成暗区域引导图,指导网络在保障正常曝光区域不... 针对现有增强方法在图像照度分布不均匀时出现的局部过度增强、颜色失真以及细节丢失问题,提出了一种结合暗区域引导与注意力机制的低照度图像增强方法。首先,采用简单线性迭代聚类方法生成暗区域引导图,指导网络在保障正常曝光区域不过度增强的情况下,重点增强图像曝光不足区域;其次,设计通道注意力模块,提高网络对颜色信息的提取能力,更好地恢复图像颜色,保证颜色自然度;再次,设计全局上下文模块,增加网络全局感知能力,丰富图像细节信息;最后,增强网络融合输入特征和暗区域注意力网络输出特征,实现图像对比度再增强。在6个公共数据集上进行多组对比实验,分别从主观与客观两方面进行性能对比,结果表明所提方法能够有效解决低照度图像存在的颜色失真、细节丢失和曝光不均匀问题,具有较好的视觉增强效果与泛化性。 展开更多

关键词 低照度图像增强 暗区域引导 通道注意力模块 全局上下文模块 深度学习

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基于深度学习的车检图像多目标检测与识别 被引量：10

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作者 欧巧凤 肖佳兵 +1 位作者 谢群群 熊邦书 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期939-951,共13页

为了实现快速和自动的车辆外观检测,提出一种基于深度学习的车检图像多目标检测与识别方法。首先,采用轻量级神经网络YOLOv3实现车检图像中车头、轮胎、车牌及三角形标志的检测与识别;其次,采用多任务级联卷积神经网络实现车牌4个关键... 为了实现快速和自动的车辆外观检测,提出一种基于深度学习的车检图像多目标检测与识别方法。首先,采用轻量级神经网络YOLOv3实现车检图像中车头、轮胎、车牌及三角形标志的检测与识别;其次,采用多任务级联卷积神经网络实现车牌4个关键点定位;再次,利用车牌4个关键点坐标,结合目标车牌图像高宽先验,通过透视变换对车牌进行校正;最后,设计卷积神经网络实现车牌底色分类,同时设计卷积循环神经网络,实现车牌字符识别。实验结果表明,在816×612的车检图像上,该方法中端到端的多目标检测与识别的平均精度达98.03%;为便于在车检场景下应用该模型,利用阿里巴巴推理引擎将模型部署到CPU端,使多目标检测与识别的平均速度达10帧/s,从而满足车检的应用需求。 展开更多

关键词 车检图像 目标检测 深度学习 模型部署

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基于改进ResNet-18的红外图像人体行为识别方法研究 被引量：10

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作者 周啸辉 余磊 +4 位作者 何茜 陈涵 聂宏 欧巧凤 熊邦书 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1178-1184,共7页

人体行为识别在安全监护、安防监控、智能家居等诸多领域具有重要的研究意义和广泛的应用价值。由于红外信息具有受光照影响小、保护隐私等特性,因此基于红外信息的人体行为识别方法备受国内外学者关注。本文对包含7种行为类别的红外信... 人体行为识别在安全监护、安防监控、智能家居等诸多领域具有重要的研究意义和广泛的应用价值。由于红外信息具有受光照影响小、保护隐私等特性,因此基于红外信息的人体行为识别方法备受国内外学者关注。本文对包含7种行为类别的红外信息进行连续帧拼接处理,构建红外图像数据集。传统的ResNet-18网络性能较为优异,在可见光图像识别上一直表现良好,但在红外图像识别中效果欠佳。本文根据红外图像特性,对其进行相应改进:首先,构建多分支同构结构,替换7×7卷积,增强网络的表达能力;其次,结合最大池化与平均池化,避免丢失有用信息;最后,引入非对称卷积块构成多重残差结构,并与改进CBAM模块结合对残差块进行优化,从而增加网络多样性,提升网络的特征提取能力。实验结果表明,改进ResNet 18网络识别率达到99.96%,不但高于传统的ResNet 18网络,而且明显优于基于红外图像的其他网络。 展开更多

关键词 人体行为识别 改进ResNe18网络 红外图像 多重残差结构 改进CBAM模块

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基于SASK和双分支结构的服装图像识别方法 被引量：1

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作者 周啸辉 余磊 +2 位作者 张睿婷 熊邦书 欧巧凤 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期967-977,共11页

服装图像具有明暗不一、尺度各异的特性,这使得已有识别方法表现不佳。为解决此问题,本文基于空间注意力选择核(space attention selective kernel, SASK)模块和双分支结构搭建神经网络模型对服装图像进行识别。首先,结合跳跃连接、稠... 服装图像具有明暗不一、尺度各异的特性,这使得已有识别方法表现不佳。为解决此问题,本文基于空间注意力选择核(space attention selective kernel, SASK)模块和双分支结构搭建神经网络模型对服装图像进行识别。首先,结合跳跃连接、稠密连接和多尺度、通道拆分的思想,设计双分支神经网络,充分提取服装对象的整体特征。其次,基于空间注意力机制,设计SASK模块,使网络可以更多地关注服装对象的形态特征信息,从而提升识别效果。实验结果表明,本文所提方法不但在典型服装数据集上能够取得优于现有主流方法的识别精度,而且在具有明暗不一、尺度各异特性的其他图像数据集上同样表现良好。 展开更多

关键词 服装图像识别 空间注意力选择核 双分支神经网络 明暗不一 尺度各异

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基于改进MobileNet V1的红外图像人体行为识别方法 被引量：1

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作者 毛天雅 余磊 +4 位作者 周啸辉 姚天 万文文 熊邦书 欧巧凤 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期362-369,共8页

为解决红外图像人体行为识别中深度学习模型参数量多、运行速度慢,以及无法对突发事件进行实时处理等问题,提出一种基于改进MobileNet V1网络的人体行为识别方法。根据红外图像特性,在通道维度上压缩输入特征,生成空间信息描述符;进行... 为解决红外图像人体行为识别中深度学习模型参数量多、运行速度慢,以及无法对突发事件进行实时处理等问题,提出一种基于改进MobileNet V1网络的人体行为识别方法。根据红外图像特性,在通道维度上压缩输入特征,生成空间信息描述符;进行充分的信息交互,并由Sigmoid函数得权重向量;与输入特征相乘,获得优化后的特征,构建高效空间注意力模块;利用空间注意力模块改进MobileNet V1网络,保留其轻量化优势并提升其在红外条件下的性能。实验结果表明,MobileNet V1+ESA网络的识别率达到99.83%,明显优于MobileNet V1网络;与基于红外图像的其他网络相比,在识别精度基本不变的情况下,大幅降低了参数量和运行时间,取得了良好的识别效果。 展开更多

关键词 人体行为识别 红外图像 MobileNet V1网络 空间注意力 ESA模块

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基于BoF模型的多特征融合纹理图像分类 被引量：6

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作者 汪宇玲 黎明 +2 位作者 李军华 张聪炫 陈昊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1869-1877,共9页

针对特征词袋(BoF)模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵(GGCM)和尺度不变特征转换(SIFT)融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别... 针对特征词袋(BoF)模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵(GGCM)和尺度不变特征转换(SIFT)融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别能量分析进行最优参数特征选择,并用BoF量化纹理特征,使用支持向量机对图像进行训练和预测,得出分类结果。实验结果表明,本文算法对有旋转扭曲的纹理、边缘模糊纹理、有光照变化的纹理及杂乱纹理等均能取得较好的分类效果,相对于传统BoF模型及凹凸划分(CCP)方法等算法在UIUC纹理库上的分类正确率均有不同程度的提高,平均分类正确率分别提高12. 8%和7. 9%,说明本文算法针对纹理图像分类具有较高的精度和较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 纹理分类 多特征融合 特征词袋(BoF) 灰度梯度共生矩阵(GGCM) 尺度不变特征转换(SIFT)

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基于SVM的直升机飞行状态识别 被引量：11

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作者 熊邦书 刘雨 +2 位作者 莫燕 黄建萍 李新民 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期469-474,共6页

针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的直升机飞行状态识别方法.首先利用限幅、去野点和均值滤波对飞行数据进行去噪,用最小二乘法对飞行数据进行直线拟... 针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的直升机飞行状态识别方法.首先利用限幅、去野点和均值滤波对飞行数据进行去噪,用最小二乘法对飞行数据进行直线拟合获取变化率,并根据线性相关性提取状态特征参数,以减少数据冗余;然后根据特征参数将飞行状态分为10小类,对每一小类进行SVM分类器设计以提高识别效率;最后利用训练样本训练每个SVM分类器,用训练好的SVM分类器识别直升机全起落飞行状态.通过某型直升机实飞数据进行飞行状态识别实验,并将所提出的方法与RBF神经网络法进行对比,所得结果表明该方法在小样本情况下的识别率有明显提高,可为直升机故障诊断和寿命预测提供依据. 展开更多

关键词 支持向量机 飞行状态识别 最小二乘法 线性相关性 小样本

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基于区域SIFT特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法 被引量：1

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作者 熊邦书 黄继昆 +1 位作者 欧巧凤 黄周伟 《半导体光电》 CAS 北大核心 2015年第1期136-140,共5页

针对传统匹配算法对旋转和扭曲图像匹配效果不佳的问题,提出一种基于蛋白点区域SIFT(Sale Invariant Feature Transform)特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法。首先,提取蛋白点区域SIFT特征;然后,根据SIFT特征实现蛋白点粗匹配,并采用RANSAC... 针对传统匹配算法对旋转和扭曲图像匹配效果不佳的问题,提出一种基于蛋白点区域SIFT(Sale Invariant Feature Transform)特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法。首先,提取蛋白点区域SIFT特征;然后,根据SIFT特征实现蛋白点粗匹配,并采用RANSAC(Random Sample Consensu)方法剔除误匹配特征点;最后,通过计算粗匹配点集之间的TPS(Thin Plate Spline)变换关系,采用几何相关法完成蛋白点间的精匹配。通过对国际凝胶图和Bio-Rad公司测试图等不同图源的凝胶图像进行蛋白点匹配实验,结果表明,该算法具有较高的匹配精度,其匹配误差小于2.2%,对旋转和扭曲图像同样具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 凝胶图像 蛋白点匹配 SIFT特征 TPS变换

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二维凝胶图像一致蛋白质点集提取方法

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作者 欧巧凤 张会生 +1 位作者 熊邦书 李立欣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第9期2850-2852,共3页

针对凝胶图像间蛋白质点人工比对工作量大和易出错的问题,提出一种基于粗配准—精匹配的一致蛋白质点集自动提取方法。根据凝胶图像的SIFT特征匹配结果对凝胶图像进行粗配准;采用标记分水岭方法进行点检测;再根据蛋白质点的距离相似度... 针对凝胶图像间蛋白质点人工比对工作量大和易出错的问题,提出一种基于粗配准—精匹配的一致蛋白质点集自动提取方法。根据凝胶图像的SIFT特征匹配结果对凝胶图像进行粗配准;采用标记分水岭方法进行点检测;再根据蛋白质点的距离相似度和灰度相似度进行双向匹配,提取一致蛋白质点集。通过对多种不同来源的凝胶图像进行实验,提取一致蛋白质点集的正确率高于97%。结果表明,该方法在具有缩放、旋转、亮度和噪声差异的凝胶图像中提取一致蛋白质点集都具有较好的稳定性。 展开更多

关键词 二维凝胶图像 一致蛋白质点集 SIFT特征 图像配准

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基于2DGE图像先验的蛋白质点检测方法

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作者 欧巧凤 张会生 +1 位作者 熊邦书 李立欣 《半导体光电》 CAS 北大核心 2015年第1期145-149,共5页

各种改进的分水岭变换是目前应用最广的二维凝胶电泳(2DGE)图像蛋白质点分割算法。其中标记控制分水岭分割效果较好,但由于忽略了蛋白质点大小和形状,导致外标记落在部分蛋白质点区域内而无法正确分割。针对该问题,提出一种结合2DGE先... 各种改进的分水岭变换是目前应用最广的二维凝胶电泳(2DGE)图像蛋白质点分割算法。其中标记控制分水岭分割效果较好,但由于忽略了蛋白质点大小和形状,导致外标记落在部分蛋白质点区域内而无法正确分割。针对该问题,提出一种结合2DGE先验的分水岭分割方法。首先,根据2DGE图像蛋白质点中心灰度极小先验提取中心标记,并通过中心标记膨胀提取距离标记;然后,根据2DGE图像背景灰度极大先验,在距离标记划分的区块内提取原始2DGE图的局部自然分区标记,并对二者进行融合优化,获得最佳背景标记;最后在梯度图像各区块内进行分水岭变换,提取蛋白质点边缘。通过对四组真实扫描2DGE图像进行实验,结果表明,该方法明显改善了蛋白质点边缘检测正确率。 展开更多

关键词 二维凝胶电泳 图像先验 图像分割 分水岭变换 数据融合

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基于Conv-Involution的红外视频小样本人体行为识别方法 被引量：2

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作者 姚天 余磊 +3 位作者 崔帅华 周啸辉 熊邦书 欧巧凤 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期246-252,共7页

红外视频存在颜色信息缺失较为严重、识别区域易与背景混淆等现象,使得现有小样本特征提取网络常常关注无效信息,导致识别精度较低。针对此问题,本文提出一种基于内卷积(Conv-Involution)算子的红外视频小样本人体行为识别方法。首先,通... 红外视频存在颜色信息缺失较为严重、识别区域易与背景混淆等现象,使得现有小样本特征提取网络常常关注无效信息,导致识别精度较低。针对此问题,本文提出一种基于内卷积(Conv-Involution)算子的红外视频小样本人体行为识别方法。首先,通过InstColorization方法恢复红外视频中的颜色信息;其次,基于空间和通道特异性设计Conv-Involution算子,并利用该算子和改进注意力机制设计特征提取网络,分离背景,更有效地关注行为发生区域;最后,结合小样本学习方法ANIL进行人体行为分类。对比实验结果表明,本文所提方法不但识别精度最高,而且具有出色的稳定性。 展开更多

关键词 人体行为识别 Conv-Involution算子 小样本学习 红外视频

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基于红外图像和逆向投影算法的室内人体跌倒检测方法 被引量：2

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作者 陈涵 余磊 +3 位作者 彭泗田 聂宏 欧巧凤 熊邦书 《红外技术》 CSCD 北大核心 2021年第10期968-978,共11页

研究表明跌倒是我国老年人伤害的主要原因,缩短跌倒到救治的时间能降低跌倒造成的伤害。为此,室内老年人跌倒检测需求逐年增加。红外传感器具有受光照影响小,保护隐私等优点,越来越广泛地应用于室内人体跌倒检测中。然而,由于红外图像... 研究表明跌倒是我国老年人伤害的主要原因,缩短跌倒到救治的时间能降低跌倒造成的伤害。为此,室内老年人跌倒检测需求逐年增加。红外传感器具有受光照影响小,保护隐私等优点,越来越广泛地应用于室内人体跌倒检测中。然而,由于红外图像存在分辨率低、信噪比差等缺陷,导致传统方法的检测精度较低。针对这个问题,本文提出一种基于逆向投影算法的室内人体跌倒检测方法。首先,通过人体温度计算出人体与传感器之间的距离;其次,结合图像信息,逆推出人体在真实世界的高度;最后,对获取的人体真实高度数据进行平滑处理,并根据其变化情况进行跌倒检测。实验结果表明,本文所提方法的检测准确率达到98.57%,优于传统非逆向投影方法,其性能完全可以应用于实际检测中。 展开更多

关键词 人体跌倒检测 逆向投影算法 红外图像 人体定位 特征平滑

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基于散焦图像的大视场立体视觉标定方法 被引量：2

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作者 余淑真 欧巧凤 +1 位作者 熊邦书 陈垚锋 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期795-805,共11页

针对传统大视场立体视觉标定方法存在操作不便、精度不高、稳定性差的问题,提出基于散焦图像的大视场立体视觉标定方法.首先,在立体视觉系统和大视场测量位置之间选定一个位置作为小视场散焦位置,利用在此位置处采集的靶标图像,实现摄... 针对传统大视场立体视觉标定方法存在操作不便、精度不高、稳定性差的问题,提出基于散焦图像的大视场立体视觉标定方法.首先,在立体视觉系统和大视场测量位置之间选定一个位置作为小视场散焦位置,利用在此位置处采集的靶标图像,实现摄像机内参标定;其次,利用大视场测量位置处采集的靶标图像,实现立体视觉外参标定;最后,通过实验室标定实验和直升机桨叶运动参数测量实验进行了验证.结果表明,该方法操作方便、精度高、稳定性好,在4.6 m×2.3 m的视场范围内,测量靶标上特征点间距为505.00 mm的两个点,平均误差为0.647 mm,均方根误差为0.780 mm,能够满足直升机桨叶运动参数测量的现场标定以及测量精度要求. 展开更多

关键词 立体视觉 视觉测量 视觉标定 大视场 散焦图像

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基于广度残差与像素点注意力的图像去模糊模型 被引量：1

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作者 况发 熊邦书 +1 位作者 欧巧凤 余磊 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期996-1005,共10页

针对现有方法难以快速从模糊图像中恢复高质量清晰图像的问题,提出了基于广度残差与像素点注意力的图像去模糊模型。该模型以编解码网络为基础,采用广度卷积与多阶残差方法,构建广度残差模块,提高了模型处理速度;同时,采用局部平均与矩... 针对现有方法难以快速从模糊图像中恢复高质量清晰图像的问题,提出了基于广度残差与像素点注意力的图像去模糊模型。该模型以编解码网络为基础,采用广度卷积与多阶残差方法,构建广度残差模块,提高了模型处理速度;同时,采用局部平均与矩阵叉乘,构建像素点注意力模块,增强了模型去模糊质量。在GOPRO数据集上进行的实验结果表明,在模型大小仅为22.24 MB情况下,结构相似度为0.9223,峰值信噪比为31.74 dB,平均运行时间为0.37 s。所提出方法与尺度循环网络方法相比,其峰值信噪比提高了4%,并且性能优于现有其他去模糊方法。 展开更多

关键词 图像去模糊 编解码网络 像素点注意力 广度残差

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基于DBAFFNet的低照度图像增强

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作者 罗凡 熊邦书 +1 位作者 余磊 汪婉灵 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期476-487,共12页

针对当前低照度图像增强后存在色偏、细节损失和噪声放大的问题,提出了基于双分支自适应特征融合网络的低照度图像增强方法。首先,设计自适应特征融合模块,在深层特征中融合更多细节和颜色信息;其次,构建通道及空间注意力模块,使网络着... 针对当前低照度图像增强后存在色偏、细节损失和噪声放大的问题,提出了基于双分支自适应特征融合网络的低照度图像增强方法。首先,设计自适应特征融合模块,在深层特征中融合更多细节和颜色信息;其次,构建通道及空间注意力模块,使网络着重于图像细节和颜色的恢复;最后,根据Retinex理论设计Poisson-Retinex损失函数,抑制图像的噪声,从而提高图像的增强效果。在多个数据集上的主观和客观对比结果表明,所提方法不仅能恢复增强图像的颜色和细节,而且能更好地抑制噪声,从而获得良好的增强效果。 展开更多

关键词 低照度图像增强 自适应特征融合模块 注意力模块 RETINEX

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复杂背景和光照下双旋翼直升机桨尖间距实时测量方法

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作者 曾乐平 熊邦书 +2 位作者 易晖 欧巧凤 余磊 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期314-322,共9页

针对现有双旋翼直升机桨尖间距测量方法不适应室外复杂环境的问题,提出一种基于深度网络的桨尖间距实时测量方法。首先,采集桨尖图像制作数据集,搭建并训练YOLOv3-tiny网络;其次,利用训练好的网络定位桨尖区域;再次,采用OTSU分割区域图... 针对现有双旋翼直升机桨尖间距测量方法不适应室外复杂环境的问题,提出一种基于深度网络的桨尖间距实时测量方法。首先,采集桨尖图像制作数据集,搭建并训练YOLOv3-tiny网络;其次,利用训练好的网络定位桨尖区域;再次,采用OTSU分割区域图像并提取桨尖轮廓,定位上下桨尖气动中心,计算桨尖间距;最后,通过在模拟和真实环境分别开展测量实验,模拟实验结果表明本文方法精度高,相机离桨尖20 m时桨尖间距测量的最大误差为1.99 mm;真实实验结果表明本文方法适应能力强和速度快,可以适应不同复杂背景和光照下的桨尖间距测量,帧率达50 fps,已用于现场实验。 展开更多

关键词 机器视觉 复杂环境 双旋翼直升机 桨尖间距测量

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一种大视场汇聚型双目立体视觉标定方法

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作者 崔帅华 余磊 +2 位作者 何茜 熊邦书 欧巧凤 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期269-279,共11页

双目摄像机汇聚型摆放易导致标记点出现散焦模糊和透视形变,使标记点定位出现偏差,在大视场环境下会引发不可忽视的标定误差,进而影响测量精度。为解决上述问题,提出了一种基于标记点定位偏差度加权的大视场汇聚型双目立体视觉标定方法... 双目摄像机汇聚型摆放易导致标记点出现散焦模糊和透视形变,使标记点定位出现偏差,在大视场环境下会引发不可忽视的标定误差,进而影响测量精度。为解决上述问题,提出了一种基于标记点定位偏差度加权的大视场汇聚型双目立体视觉标定方法。首先,利用靶标在摄像机坐标系下的位姿,计算标记点散焦模糊量和透视形变度;其次,根据标记点定位偏差度设置相应权重;最后,将标记点权重系数加入目标函数,引导标定参数优化。实验结果表明:在观测值为505 mm的情况下,该方法测距均方根误差和标准差可达0.809和0.290,不但有效提高了大视场汇聚型双目立体视觉标定精度,而且具有良好的稳定性。 展开更多

关键词 立体视觉 汇聚型双目标定 大视场 定位偏差 加权优化

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GH4169合金微观组织结构的超声评价与扩散生成方法

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作者 吴琪 江乐旗 +1 位作者 陈昊 周庭琪 《无损检测》 CAS 2024年第12期6-12,共7页

针对高温合金材料微观组织表征与金相分析的需求,提出了一种结合超声评价与扩散生成模型的智能微观组织生成方法。基于超声检测获取的几何结构参数(如晶粒尺寸、圆度和长短轴比),通过数据积累与超声评价的双重输入,实现了特定合金微观... 针对高温合金材料微观组织表征与金相分析的需求,提出了一种结合超声评价与扩散生成模型的智能微观组织生成方法。基于超声检测获取的几何结构参数(如晶粒尺寸、圆度和长短轴比),通过数据积累与超声评价的双重输入,实现了特定合金微观组织结构的重构。试验结果表明,生成的虚拟金相图像在形貌与几何特征上与真实金相图像高度一致,且晶粒几何结构数据的误差在5%以内。该方法为材料微观组织的智能生成与精准表征提供了新的研究方向。 展开更多

关键词 超声检测 人工智能内容生成 扩散生成模型 微观组织结构

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SAR-ATR系统复数对抗样本生成方法

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作者 张梦君 熊邦书 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期747-756,共10页

针对现有对抗攻击方法只能用于攻击实数卷积神经网络这一限制,提出了一种基于生成对抗网络的复数对抗样本生成方法。首先,设计了一种产生有效对抗样本的复数模型,并引入了复数计算模块;其次,利用残差神经网络作为基本骨架,将预训练的复... 针对现有对抗攻击方法只能用于攻击实数卷积神经网络这一限制,提出了一种基于生成对抗网络的复数对抗样本生成方法。首先,设计了一种产生有效对抗样本的复数模型,并引入了复数计算模块;其次,利用残差神经网络作为基本骨架,将预训练的复数网络作为判别器实现对抗训练,以增强对抗样本的攻击能力;最后,通过替代模型实现可迁移的对抗攻击,以此实现了更高的攻击成功率。实验结果表明,所提方法在有目标攻击和无目标攻击任务下的成功率分别达到了76.338%和87.841%,迁移的成功率更高且对抗样本与原始干净样本更为接近。所提方法将对抗攻击扩展到复数神经网络后,避免了合成孔径雷达目标信息和精度的丢失,为实际合成孔径雷达自动目标识别系统的安全性和鲁棒性提供了参考方案。 展开更多

关键词 生成对抗网络 对抗样本 合成孔径雷达自动目标识别系统 复数卷积神经网络 有目标攻击 无目标攻击

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基于立体视觉的旋翼共锥度动态测量系统精度分析 被引量：16

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作者 欧巧凤 赵平均 +2 位作者 熊邦书 涂晓衍 莫燕 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1692-1698,共7页

为了提高基于立体视觉的直升机旋翼共锥度动态测量系统的精度和可操作性,全面分析了其测量误差。首先,介绍了测量系统模型及误差来源;其次,分析了双目立体视觉静态三维测量的误差;再次,针对旋翼共锥度的多目标动态测量特点,分析了系统... 为了提高基于立体视觉的直升机旋翼共锥度动态测量系统的精度和可操作性,全面分析了其测量误差。首先,介绍了测量系统模型及误差来源;其次,分析了双目立体视觉静态三维测量的误差;再次,针对旋翼共锥度的多目标动态测量特点,分析了系统安装误差对共锥度解算精度的影响;最后,利用原理样机进行了6 058次静态测量重复实验,通过统计分析可知静态测量误差小于1.4 mm。对动态测量误差进行了仿真实验分析,给出了各参数对精度影响的量化结果,为实际共锥度测量的误差控制提供了理论依据。在标记点安装精度小于10 mm的情况下,动态测量误差小于3.5 mm,合成产生的总测量误差小于4.9 mm,能满足旋翼共锥度动态测量精度要求。 展开更多

关键词 立体视觉 旋翼共锥度测量 误差分析

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