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基于改进SIFT的高鲁棒性特征点提取方法
被引量：
9
1
作者
邰能建
吴德伟
戚君宜
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期2313-2321,共9页
为实现无人作战飞机(UCAV)认知导航的高鲁棒性特征点提取,提出一种基于自适应非极大值抑制(ANMS)的多元量化Hessian-Affine迭代式尺度不变特征变换(SIFT)方法。针对认知导航对特征点均匀分布的需求,提出基于ANMS的初始特征点优选算法。...
为实现无人作战飞机(UCAV)认知导航的高鲁棒性特征点提取,提出一种基于自适应非极大值抑制(ANMS)的多元量化Hessian-Affine迭代式尺度不变特征变换(SIFT)方法。针对认知导航对特征点均匀分布的需求,提出基于ANMS的初始特征点优选算法。为确保特征点的仿射不变性,利用引入迭代调节因子的Hessian-Affine迭代算法估计仿射不变区域,并在对应归一化圆形区域进行主方向确定以及圆形描述子生成。针对模拟特征序列分布不均匀、正确匹配率不高的缺陷,采用多值量化与比特抽取结合法对模拟特征序列进行多元量化,并且分析验证了该方法的优越性能。仿真结果表明,本文方法具有较高的正确匹配率,具有旋转不变性和尺度不变性,其抗噪性能提高了10dB,并且在大视角变化范围内具有较优的抗仿射性能。
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关键词
认知导航
迭代SIFT
仿射不变
量化
自适应非极大值抑制
原文传递
改进YOLOv4-tiny网络的狭小空间目标检测方法
被引量：
7
2
作者
王长清
贺坤宇
蒋帅
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第10期240-248,共9页
针对狭小空间中目标相互遮挡导致轻型检测网络存在大量漏检、分类错误等问题,基于YOLOv4-tiny提出一种自适应非极大抑制(adaptive non-maximum suppression,A-NMS)的多尺度检测方法。在骨干网络引入大尺度特征图优化策略和金字塔池化模...
针对狭小空间中目标相互遮挡导致轻型检测网络存在大量漏检、分类错误等问题,基于YOLOv4-tiny提出一种自适应非极大抑制(adaptive non-maximum suppression,A-NMS)的多尺度检测方法。在骨干网络引入大尺度特征图优化策略和金字塔池化模型,增强遮挡目标显著区域特征;设计内嵌空间注意力的双路金字塔特征融合网络,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力;提出区域目标密度与边界框中心距离因子相关联的动态NMS阈值设定方法,并在后处理阶段代替传统IoU-NMS算法,进一步减少漏检。实验结果表明,与YOLOv4-tiny算法相比,改进算法在公开数据集PASCAL VOC07+12和自制数据集上mAP值分别提高2.84个百分点和3.06个百分点,FPS保持在87.9,对遮挡目标的检测能力显著提升,满足移动端对狭小复杂场景实时检测的需求。
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关键词
狭小空间
遮挡目标检测
YOLOv4-tiny
空间注意力
多尺度特征融合
自适应非极大抑制
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职称材料
阵列工业图像快速拼接算法
被引量：
4
3
作者
高向军
王倩
+2 位作者
洪留荣
沈龙凤
葛方振
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第22期249-253,共5页
相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度.自定义Harris角点检测阈值,保留明显特征点,利用自适应非极大值抑制(ANMS)优化角点簇...
相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度.自定义Harris角点检测阈值,保留明显特征点,利用自适应非极大值抑制(ANMS)优化角点簇问题;再生成特征描述子,实现特征点的初步匹配,接着用随机抽样一致算法(RANSAC)去除误匹配;最后采用渐入渐出融合算法,实现了拼接图像的平滑过渡.结果表明,该算法能够快速、精确地实现工业图像拼接,具有优良的工业实用性.
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关键词
图像拼接
HARRIS角点检测
自定义阈值
自适应非极大值抑制
随机抽样一致算法
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职称材料
基于改进YOLOv4的道路病害实时检测模型
4
作者
黄艳国
李罗
+1 位作者
曾东红
王丽宁
《现代计算机》
2024年第8期1-8,37,共9页
针对道路中存在多类、尺度不一的病害类型导致其检测精度低、检测速率慢以及漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv4的道路病害实时检测模型。在网络模型中,首先优化卷积块中的归一化方式,采用组归一化来代替批量归一化,避免因BatchSize过...
针对道路中存在多类、尺度不一的病害类型导致其检测精度低、检测速率慢以及漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv4的道路病害实时检测模型。在网络模型中,首先优化卷积块中的归一化方式,采用组归一化来代替批量归一化,避免因BatchSize过小而导致检测效果不佳的情况发生;同时对卷积块进行优化,使用深度可分离卷积块来替代原有卷积块,量化网络模型的参数计算量,提高检测速度;最后在检测头中使用自适应非极大值抑制算法,解决非极大值抑制固定阈值引起的小目标漏检和误检问题。实验结果表明,改进后的YOLOv4算法在道路病害检测的检测精度mAP值高达88.64%,检测速度可达37.90帧/秒;与原YOLOv4算法相比,改进后的算法在检测精度上提高了2.89个百分点,同比检测速度增加了10.60帧/秒,且有效解决了漏检现象,进一步提高了在道路病害检测中的实用性。
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关键词
道路病害检测
YOLOv4
组归一化
深度可分离卷积
自适应非极大值抑制
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职称材料
题名
基于改进SIFT的高鲁棒性特征点提取方法
被引量：
9
1
作者
邰能建
吴德伟
戚君宜
机构
空军工程大学信息与导航学院
出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期2313-2321,共9页
基金
国家自然科学基金(61273048
61001111)
国防科技重点实验室资助项目(9140C0201010902)~~
文摘
为实现无人作战飞机(UCAV)认知导航的高鲁棒性特征点提取,提出一种基于自适应非极大值抑制(ANMS)的多元量化Hessian-Affine迭代式尺度不变特征变换(SIFT)方法。针对认知导航对特征点均匀分布的需求,提出基于ANMS的初始特征点优选算法。为确保特征点的仿射不变性,利用引入迭代调节因子的Hessian-Affine迭代算法估计仿射不变区域,并在对应归一化圆形区域进行主方向确定以及圆形描述子生成。针对模拟特征序列分布不均匀、正确匹配率不高的缺陷,采用多值量化与比特抽取结合法对模拟特征序列进行多元量化,并且分析验证了该方法的优越性能。仿真结果表明,本文方法具有较高的正确匹配率,具有旋转不变性和尺度不变性,其抗噪性能提高了10dB,并且在大视角变化范围内具有较优的抗仿射性能。
关键词
认知导航
迭代SIFT
仿射不变
量化
自适应非极大值抑制
Keywords
cognitive
navigation
iterative
SIFT
affine
invariant
quantization
adaptive
non
-
maximum
suppression
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
原文传递
题名
改进YOLOv4-tiny网络的狭小空间目标检测方法
被引量：
7
2
作者
王长清
贺坤宇
蒋帅
机构
河南师范大学电子与电气工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第10期240-248,共9页
基金
河南省科技攻关项目(202102310527)。
文摘
针对狭小空间中目标相互遮挡导致轻型检测网络存在大量漏检、分类错误等问题,基于YOLOv4-tiny提出一种自适应非极大抑制(adaptive non-maximum suppression,A-NMS)的多尺度检测方法。在骨干网络引入大尺度特征图优化策略和金字塔池化模型,增强遮挡目标显著区域特征;设计内嵌空间注意力的双路金字塔特征融合网络,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力;提出区域目标密度与边界框中心距离因子相关联的动态NMS阈值设定方法,并在后处理阶段代替传统IoU-NMS算法,进一步减少漏检。实验结果表明,与YOLOv4-tiny算法相比,改进算法在公开数据集PASCAL VOC07+12和自制数据集上mAP值分别提高2.84个百分点和3.06个百分点,FPS保持在87.9,对遮挡目标的检测能力显著提升,满足移动端对狭小复杂场景实时检测的需求。
关键词
狭小空间
遮挡目标检测
YOLOv4-tiny
空间注意力
多尺度特征融合
自适应非极大抑制
Keywords
narrow
space
occluded
object
detection
YOLOv4-tiny
spatial
attention
multi-scale
feature
fusion
adaptive
non
-
maximum
suppression
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
阵列工业图像快速拼接算法
被引量：
4
3
作者
高向军
王倩
洪留荣
沈龙凤
葛方振
机构
淮北师范大学计算机科学与技术学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第22期249-253,共5页
基金
安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2017ZD32)
安徽省自然科学基金(1808085MF174,1808085QF181)
+1 种基金
安徽省高校管理大数据研究中心项目(AHDSJ20170120)
医学物理与技术安徽省重点实验室开放基金(LMPT201706)资助
文摘
相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度.自定义Harris角点检测阈值,保留明显特征点,利用自适应非极大值抑制(ANMS)优化角点簇问题;再生成特征描述子,实现特征点的初步匹配,接着用随机抽样一致算法(RANSAC)去除误匹配;最后采用渐入渐出融合算法,实现了拼接图像的平滑过渡.结果表明,该算法能够快速、精确地实现工业图像拼接,具有优良的工业实用性.
关键词
图像拼接
HARRIS角点检测
自定义阈值
自适应非极大值抑制
随机抽样一致算法
Keywords
image
stitching
Harris
corner
detection
self-defined
threshold
adaptive
non
-
maximum
suppression
random
samelmg
agreement
algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进YOLOv4的道路病害实时检测模型
4
作者
黄艳国
李罗
曾东红
王丽宁
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《现代计算机》
2024年第8期1-8,37,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(72061016)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ170554)
江西省大学生创新创业训练计划项目(S202210407032)。
文摘
针对道路中存在多类、尺度不一的病害类型导致其检测精度低、检测速率慢以及漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv4的道路病害实时检测模型。在网络模型中,首先优化卷积块中的归一化方式,采用组归一化来代替批量归一化,避免因BatchSize过小而导致检测效果不佳的情况发生;同时对卷积块进行优化,使用深度可分离卷积块来替代原有卷积块,量化网络模型的参数计算量,提高检测速度;最后在检测头中使用自适应非极大值抑制算法,解决非极大值抑制固定阈值引起的小目标漏检和误检问题。实验结果表明,改进后的YOLOv4算法在道路病害检测的检测精度mAP值高达88.64%,检测速度可达37.90帧/秒;与原YOLOv4算法相比,改进后的算法在检测精度上提高了2.89个百分点,同比检测速度增加了10.60帧/秒,且有效解决了漏检现象,进一步提高了在道路病害检测中的实用性。
关键词
道路病害检测
YOLOv4
组归一化
深度可分离卷积
自适应非极大值抑制
Keywords
road
disease
detection
YOLOv4
group
normalization
deeply
separable
convolution
adaptive
non
⁃
maximum
suppression
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SIFT的高鲁棒性特征点提取方法
邰能建
吴德伟
戚君宜
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
9
原文传递
2
改进YOLOv4-tiny网络的狭小空间目标检测方法
王长清
贺坤宇
蒋帅
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
7
下载PDF
职称材料
3
阵列工业图像快速拼接算法
高向军
王倩
洪留荣
沈龙凤
葛方振
《科学技术与工程》
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
4
基于改进YOLOv4的道路病害实时检测模型
黄艳国
李罗
曾东红
王丽宁
《现代计算机》
2024
0
下载PDF
职称材料
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