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深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述 被引量：537
1
作者 卢宏涛 张秦川 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第1期1-17,共17页
随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在... 随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 图像识别 目标检测 计算机视觉
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自然环境下多类水果采摘目标识别的通用改进SSD模型 被引量：84
2
作者 彭红星 黄博 +4 位作者 邵园园 李泽森 张朝武 陈燕 熊俊涛 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第16期155-162,共8页
为解决当前自然环境下水果识别率不高、泛化性不强等问题,该文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑4种水果为研究对象,提出了一种改进的SSD(single shot multi-boxdetector)深度学习水果检测模型:将经典SSD深度学习模型中的VGG16输入模型替换为R... 为解决当前自然环境下水果识别率不高、泛化性不强等问题,该文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑4种水果为研究对象,提出了一种改进的SSD(single shot multi-boxdetector)深度学习水果检测模型:将经典SSD深度学习模型中的VGG16输入模型替换为Res Net-101模型,并运用迁移学习方法和随机梯度下降算法优化SSD深度学习模型。该文基于Caffe深度学习框架,对自然环境下采集的水果图像进行不同网络模型、不同数据集大小和不同遮挡比例等多组水果识别检测效果对比试验。试验表明:改进的SSD深度学习水果检测模型对4种水果在各种环境下的平均检测精度达到88.4%,高于经典SSD深度学习模型中的86.38%,经过数据增强后平均检测精度可提升至89.53%,在遮挡面积低于50%的情况下F1值能达到96.12%,有较好的泛化性和鲁棒性,可以很好地实现自然环境下多类水果的精准检测,可为农业自动化采摘中的水果识别检测问题提供新的方案。 展开更多
关键词 图像识别 模型 算法 水果检测 深度学习 SSD VGG16 ResNet-101
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基于数学形态学的车牌定位算法 被引量：67
3
作者 李刚 曾锐利 +1 位作者 林凌 王蒙军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1323-1327,共5页
车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,直接影响车牌识别的准确率。利用Sobel算子对汽车图像进行边缘检测,并运用数学形态学的膨胀、区域填充以及腐蚀对二值图像进行处理,可以得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特... 车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,直接影响车牌识别的准确率。利用Sobel算子对汽车图像进行边缘检测,并运用数学形态学的膨胀、区域填充以及腐蚀对二值图像进行处理,可以得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值进行综合的分析方式,能准确定位车牌区域。实验结果表明,车牌定位准确率在95%以上,定位时间为0.15 s,并适用于不同环境。 展开更多
关键词 车牌定位 图像识别 SOBEL边缘检测 数学形态学
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基于卷积神经网络的草莓识别方法 被引量：62
4
作者 刘小刚 范诚 +3 位作者 李加念 高燕俐 章宇阳 杨启良 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期237-244,共8页
针对目前草莓识别定位大多在简单环境下进行、识别效率较低的问题,提出利用改进的YOLOv3识别方法在复杂环境中对草莓进行连续识别检测。通过训练大量的草莓图像数据集,得到最优权值模型,其测试集的精度均值(MAP)达到87.51%;成熟草莓的... 针对目前草莓识别定位大多在简单环境下进行、识别效率较低的问题,提出利用改进的YOLOv3识别方法在复杂环境中对草莓进行连续识别检测。通过训练大量的草莓图像数据集,得到最优权值模型,其测试集的精度均值(MAP)达到87.51%;成熟草莓的识别准确率为97.14%,召回率为94.46%;未成熟草莓的识别准确率为96.51%,召回率为93.61%。在模型测试阶段,针对夜晚环境下草莓图像模糊的问题,采用伽马变换得到的增强图像较原图识别正确率有显著提升。以调和平均值(F)作为综合评价指标,对比多种识别方法在不同果实数量、不同时间段及视频测试下的实际检测结果,结果表明,YOLOv3算法F值最高,每帧图像的平均检测时间为34.99 ms,视频的平均检测速率为58.1 f/s,模型的识别正确率及速率均优于其他算法,满足实时性要求。同时,该方法在果实遮挡、重叠、密集等复杂环境下具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 草莓 图像识别 目标检测 YOLO RetinaNet 深度学习
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基于小波变换的红外成像弱小目标检测方法 被引量：20
5
作者 李国宽 彭嘉雄 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 2000年第5期69-71,共3页
研究红外目标图像中弱小目标的自动检测和定位方法 .将弱小目标看作是红外图像中灰度和位置均未知的暂态信号 ,通过对图像信号作多尺度的小波变换 ,可以在低信噪比条件下检测出弱小目标 .实验结果表明 ,小波变换能很好地增强目标 ,抑制... 研究红外目标图像中弱小目标的自动检测和定位方法 .将弱小目标看作是红外图像中灰度和位置均未知的暂态信号 ,通过对图像信号作多尺度的小波变换 ,可以在低信噪比条件下检测出弱小目标 .实验结果表明 ,小波变换能很好地增强目标 ,抑制背景杂波 ,从而提高目标检测概率 。 展开更多
关键词 图像识别 弱小目标检测 波波变换 红外成像
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基于D_2样条插值和LOG算子的亚像素边缘检测 被引量：23
6
作者 李艳 彭嘉雄 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 2000年第3期77-79,共3页
提出了一种基于 D2 样条插值和 LOG算子的亚像素边缘检测方法 .将被检测的图像块在 1 /2 p精度上行列分离分别进行一维 D2 样条插值 ,得到亚像素图像 ,然后将不同尺度的 LOG算子与之卷积 。
关键词 图像识别 边缘检测 亚像素 D2样条插值 LOG算子
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基于向量小波变换的小目标检测方法 被引量：28
7
作者 李国宽 彭嘉雄 李红 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 2000年第1期73-75,共3页
研究红外图像中的小目标检测问题 .将小目标考虑为二维图像中具有相对连续小块区域的灰度信号突变 ,用向量小波变换来增强目标 ,抑制噪声 ,从而提出了一种由粗到精的小目标检测和分割方法 .实验结果表明 ,对一般噪声条件下得到的红外目... 研究红外图像中的小目标检测问题 .将小目标考虑为二维图像中具有相对连续小块区域的灰度信号突变 ,用向量小波变换来增强目标 ,抑制噪声 ,从而提出了一种由粗到精的小目标检测和分割方法 .实验结果表明 ,对一般噪声条件下得到的红外目标图像 ,该方法能准确地检测、定位和分割小目标 .而且 ,该方法鲁棒性好 。 展开更多
关键词 图像识别 目标检测 向量小波变换 红外成像
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基于图像识别理论的混沌特性判别方法 被引量：25
8
作者 李士林 尹成群 +1 位作者 尚秋峰 戚银城 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期47-50,共4页
利用混沌振子可以检测微弱的周期信号,并且具有很多优点。该文针对Duffing混沌振子在信号检测领域中的应用,提出了基于图像识别理论的混沌特性判别方法。该方法具有直观、算法简单及计算量小的优点。文中阐述了所提方法的原理,并给出了... 利用混沌振子可以检测微弱的周期信号,并且具有很多优点。该文针对Duffing混沌振子在信号检测领域中的应用,提出了基于图像识别理论的混沌特性判别方法。该方法具有直观、算法简单及计算量小的优点。文中阐述了所提方法的原理,并给出了相应的判别程序流程图及仿真实验结果。仿真结果表明,利用该方法可以准确快速地判断混沌特性,并能很好地满足Duffing混沌振子信号检测的需要。将该文提出的判别方法用于处理小电流单相接地故障保护的现场试验数据,获得了好的效果。 展开更多
关键词 图像识别理论 混沌 特性判别方法 电力系统稳定性 信号检测 微弱信号
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基于图像识别的黄粒米自动检测研究 被引量：36
9
作者 尚艳芬 侯彩云 常国华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期146-148,共3页
针对现行稻米质量评定中黄粒米指标的检测方法采用人工方式完成,在市场交易中,很难得到有效准确地执行的问题,研究开发了一套稻米品质评价系统。该系统根据RGB色度学原理,利用计算机图像识别技术,可以对稻米中的黄粒米进行自动检测。在... 针对现行稻米质量评定中黄粒米指标的检测方法采用人工方式完成,在市场交易中,很难得到有效准确地执行的问题,研究开发了一套稻米品质评价系统。该系统根据RGB色度学原理,利用计算机图像识别技术,可以对稻米中的黄粒米进行自动检测。在对群体米样的色度值分布进行试验研究的基础上,确定了从样品中进行黄粒米分割的最佳色度阈值。本系统可计算黄粒米的粒数及黄粒米粒率。研究结果表明,利用图像处理技术自动识别黄粒米是行之有效的方法。 展开更多
关键词 稻米 黄粒米 图像识别 自动检测
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基于链码检测的直线段检测方法 被引量：30
10
作者 鲁光泉 许洪国 李一兵 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第14期1-3,10,共4页
直线是图像的重要特征,直线参数是进行图像识别和直线段三维重建的重要基础数据。基于链码检测的直线段的检测方法分为4步：以边缘图像为基础进行链码检测；根据链码估计曲率,检测链码角点,并在角点处拆分链码；通过链码直方图检测直线... 直线是图像的重要特征,直线参数是进行图像识别和直线段三维重建的重要基础数据。基于链码检测的直线段的检测方法分为4步：以边缘图像为基础进行链码检测；根据链码估计曲率,检测链码角点,并在角点处拆分链码；通过链码直方图检测直线链码；对直线链码进行直线参数估计,并根据连接准则,进行直线连接。实验证明,该方法可以对直线段进行有效的检测。 展开更多
关键词 图像识别 直线检测 链码检测
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基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统 被引量：33
11
作者 祝诗平 卓佳鑫 +1 位作者 黄华 李光林 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期36-42,共7页
为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形... 为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet5、AlexNet、VGG16和ResNet34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92.25%;4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98.02%,识别速率为0.827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26.3 s,其中,图像采集过程平均用时21.2 s,图像处理与识别过程平均用时为5.1 s,平均识别准确率为96.67%。 展开更多
关键词 小麦籽粒 完整性 图像识别 卷积神经网络 检测系统
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基于改进型YOLOv4-LITE轻量级神经网络的密集圣女果识别 被引量：30
12
作者 张伏 陈自均 +2 位作者 鲍若飞 张朝臣 王治豪 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第16期270-278,共9页
对密集圣女果遮挡、粘连等情况下的果实进行快速识别定位,是提高设施农业环境下圣女果采摘机器人工作效率和产量预测的关键技术之一,该研究提出了一种基于改进YOLOv4-LITE轻量级神经网络的圣女果识别定位方法。为便于迁移到移动终端,该... 对密集圣女果遮挡、粘连等情况下的果实进行快速识别定位,是提高设施农业环境下圣女果采摘机器人工作效率和产量预测的关键技术之一,该研究提出了一种基于改进YOLOv4-LITE轻量级神经网络的圣女果识别定位方法。为便于迁移到移动终端,该方法使用MobileNet-v3作为模型的特征提取网络构建YOLOv4-LITE网络,以提高圣女果果实目标检测速度;为避免替换骨干网络降低检测精度,通过修改特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN)+路径聚合网络(Path Aggregation Network,PANet)的结构,引入有利于小目标检测的104×104尺度特征层,实现细粒度检测,在PANet结构中使用深度可分离卷积代替普通卷积降低模型运算量,使网络更加轻量化;并通过载入预训练权重和冻结部分层训练方式提高模型的泛化能力。通过与YOLOv4在相同遮挡或粘连程度的测试集上的识别效果进行对比,用调和均值、平均精度、准确率评价模型之间的差异。试验结果表明:在重叠度为0.50时所提出的密集圣女果识别模型在全部测试集上调和均值、平均精度和准确率分别为0.99、99.74%和99.15%,同比YOLOv4分别提升了0.15、8.29、6.55个百分点,权重大小为45.3 MB,约为YOLOv4的1/5,对单幅416×416(像素)图像的检测,在图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)上速度可达3.01 ms/张。因此,该研究提出的密集圣女果识别模型具有识别速度快、识别准确率高、轻量化等特点,可为设施农业环境下圣女果采摘机器人高效工作以及圣女果产量预测提供有力的保障。 展开更多
关键词 机器视觉 模型 YOLO 深度学习 图像识别 目标检测
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基于改进YOLOv4-Tiny的蓝莓成熟度识别方法 被引量：29
13
作者 王立舒 秦铭霞 +2 位作者 雷洁雅 王小飞 谭克竹 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第18期170-178,共9页
为实现自然环境下蓝莓果实成熟度的精确快速识别,该研究对YOLOv4-Tiny网络结构进行改进,提出一种含有注意力模块的目标检测网络(I-YOLOv4-Tiny)。该检测网络采用CSPDarknet53-Tiny网络模型作为主干网络,将卷积注意力模块(Convolution Bl... 为实现自然环境下蓝莓果实成熟度的精确快速识别,该研究对YOLOv4-Tiny网络结构进行改进,提出一种含有注意力模块的目标检测网络(I-YOLOv4-Tiny)。该检测网络采用CSPDarknet53-Tiny网络模型作为主干网络,将卷积注意力模块(Convolution Block Attention Module,CBAM)加入到YOLOv4-Tiny网络结构的特征金字塔(Feature Pyramid Network,FPN)中,通过对每个通道的特征进行权重分配来学习不同通道间特征的相关性,加强网络结构深层信息的传递,从而降低复杂背景对目标识别的干扰,且该检测网络的网络层数较少,占用内存低,以此提升蓝莓果实检测的精度与速度。对该研究识别方法进行性能评估与对比试验的结果表明,经过训练的I-YOLOv4-Tiny目标检测网络在验证集下的平均精度达到97.30%,能有效地利用自然环境中的彩色图像识别蓝莓果实并检测果实成熟度。对比YOLOv4-Tiny、YOLOv4、SSD-MobileNet、Faster R-CNN目标检测网络,该研究在遮挡与光照不均等复杂场景中,平均精度能达到96.24%。平均检测时间为5.723 ms,可以同时满足蓝莓果实识别精度与速度的需求。I-YOLOv4-Tiny网络结构占用内存仅为24.20 M,为采摘机器人与早期产量预估提供快速精准的目标识别指导。 展开更多
关键词 机器视觉 图像识别 目标检测网络 深度学习 蓝莓 卷积注意力块
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图像识别技术及其在机械零件无损检测中的应用 被引量：22
14
作者 岳文辉 肖兴明 唐果宁 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2007年第3期156-161,共6页
无损检测法是一种常用的故障诊断技术,故障诊断从本质上来讲就是模式识别问题,而模式识别又可以狭义地理解为图像识别。从介绍图像、图像识别、图像识别过程和图像识别系统的基本概念着手,就几种常用图像识别方法的原理和特点进行比较,... 无损检测法是一种常用的故障诊断技术,故障诊断从本质上来讲就是模式识别问题,而模式识别又可以狭义地理解为图像识别。从介绍图像、图像识别、图像识别过程和图像识别系统的基本概念着手,就几种常用图像识别方法的原理和特点进行比较,给出了CCD图像获取系统的组成。最后,结合发动机曲轴的一种自动磁粉探伤系统实例,对系统的图像处理和识别流程进行详细的讨论,并针对一般无损检测系统难以满足曲轴的检测要求和精度要求的状况,提出经过改进的一种适用于曲轴的整体无损检测系统。该系统有助于高效和完整地获取整个曲轴的图像,提高图像信息的质量,从而提高发动机曲轴表面缺陷检测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 图像识别 无损检测 图像处理 图像获取 故障诊断
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基于图像识别的无人机输电线路绝缘子故障检测方法研究 被引量：26
15
作者 韩正新 乔耀华 +1 位作者 孙阳 李伟靖 《现代电子技术》 北大核心 2017年第22期179-181,186,共4页
针对绝缘子的自爆缺陷故障,基于图像识别技术,设计并实现了一套无人机输电线路绝缘子故障检测方法。该方法依次进行图像色彩转换、图像载入和预处理、OTSU或最大熵值分割法分割以及绝缘子轮廓检测工作,实现了对绝缘子间无明显重叠和有... 针对绝缘子的自爆缺陷故障,基于图像识别技术,设计并实现了一套无人机输电线路绝缘子故障检测方法。该方法依次进行图像色彩转换、图像载入和预处理、OTSU或最大熵值分割法分割以及绝缘子轮廓检测工作,实现了对绝缘子间无明显重叠和有明显重叠图像的前景提取与识别功能;采用基于空间序列关系建立的特征检测算法,实现对图像中部无明显重叠绝缘子的自爆缺陷故障检测和定位工作。经测试,自爆缺陷故障检测和定位准确率较高,速度较快,具有一定的应用价值,并能为类似绝缘子故障的检测研究提供参考。 展开更多
关键词 图像识别 无人机 输电线路 绝缘子故障检测
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基于改进YOLO v3模型与Deep-SORT算法的道路车辆检测方法 被引量：25
16
作者 马永杰 马芸婷 +1 位作者 程时升 马义德 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期222-231,共10页
针对道路车辆实时检测遮挡严重与小目标车辆漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法的车辆检测方法;为提高模型对道路车辆的检测能力,采用K-meansSymbolk@pSymbolk@p聚类算法对目标候选框进行聚类分析,选择合适的... 针对道路车辆实时检测遮挡严重与小目标车辆漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法的车辆检测方法;为提高模型对道路车辆的检测能力,采用K-meansSymbolk@pSymbolk@p聚类算法对目标候选框进行聚类分析,选择合适的Anchor box数量,并在网络浅层增加了特征提取层,可提取到更精细的车辆特征;为加强网络对远近不同目标的鲁棒性,在保留原YOLO v3模型输出层的同时,增加了一层输出层,将52像素×52像素输出特征图经过上采样后得到104像素×104像素特征图,并将其与浅层同尺寸特征图进行拼接,实现车辆目标的检测;为了降低目标遮挡对检测效果的影响,提高对视频上下帧之间关联信息的关注度,将改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法相结合,以此来弥补两者之间的不足。试验结果表明:改进YOLO v3模型有效地提高了车辆检测的性能,与在网络浅层增加特征提取层的模型相比,平均精度提高了1.4%,与增加一层输出层的模型相比,平均精确度提高了0.8%,说明改进YOLO v3模型提取的特征表达能力更强,增强了网络对小目标的检测能力;改进YOLO v3模型在引入Deep-SORT算法后,查准率和召回率分别达到90.16%和91.34%,相比改进YOLO v3模型,查准率和召回率分别提高了1.48%和4.20%,同时保证了检测速度,对于不同大小目标的检测具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 交通图像识别 卷积神经网络 车辆检测 YOLO v3模型 Deep-SORT算法 K-means++聚类算法
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海空背景下红外小目标检测算法 被引量：19
17
作者 魏颖 史泽林 +1 位作者 李成军 于海斌 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期153-156,共4页
研究海空复杂背景下红外图像小目标检测问题,针对海空背景下远距离小目标总是出现在水天线附近的特点,通过小波多尺度分析边缘检测算法检测水天线,确定出目标潜在区域,再进行精细目标搜索,从而提出了一种由粗到精的小目标检测算法。实... 研究海空复杂背景下红外图像小目标检测问题,针对海空背景下远距离小目标总是出现在水天线附近的特点,通过小波多尺度分析边缘检测算法检测水天线,确定出目标潜在区域,再进行精细目标搜索,从而提出了一种由粗到精的小目标检测算法。实验结果表明,对一般噪声条件下得到的红外目标图像,该方法能准确地检测、定位小目标,单帧检测准确率达96%以上并具有单帧检测率高、实现速度快的特点。 展开更多
关键词 图像识别 目标检测 小波多尺度分析 边缘检测 水天线
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基于Census变换的双目视觉作物行识别方法 被引量：21
18
作者 翟志强 朱忠祥 +2 位作者 杜岳峰 张硕 毛恩荣 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期205-213,共9页
针对基于双目视觉技术的作物行识别算法在复杂农田环境下,立体匹配精度低、图像处理速度慢等问题,该文提出了一种基于Census变换的作物行识别算法。该方法运用改进的超绿-超红方法灰度化图像,以提取绿色作物行特征;采用最小核值相似算... 针对基于双目视觉技术的作物行识别算法在复杂农田环境下,立体匹配精度低、图像处理速度慢等问题,该文提出了一种基于Census变换的作物行识别算法。该方法运用改进的超绿-超红方法灰度化图像,以提取绿色作物行特征;采用最小核值相似算子检测作物行特征角点,以准确描述作物行轮廓信息;运用基于Census变换的立体匹配方法计算角点对应的最优视差,并根据平行双目视觉定位原理计算角点的空间坐标;根据作物行生长高度及种植规律,通过高程及宽度阈值提取有效的作物行特征点并检测作物行数量;运用主成分分析法拟合作物行中心线。采用无干扰、阴影、杂草及地头环境下的棉田视频对算法进行对比试验。试验结果表明,对于该文算法,在非地头环境下,作物行中心线的正确识别率不小于92.58%,平均偏差角度的绝对值不大于1.166°、偏差角度的标准差不大于2.628°;图像处理时间的平均值不大于0.293 s、标准差不大于0.025 s,能够满足田间导航作业的定位精度及实时性要求。 展开更多
关键词 作物 图像识别 导航 双目视觉 作物行识别 立体匹配 Census变换
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基于YUV颜色空间和多特征融合的视频烟雾检测 被引量：20
19
作者 刘恺 刘湘 +2 位作者 常丽萍 陈滨 吴哲夫 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期237-243,共7页
针对基于视频的烟雾检测方法在复杂环境中存在高误报、高漏报问题,提出了一种基于YUV颜色空间和多特征融合的视频烟雾检测算法。首先通过高斯混合模型检测运动区域,然后应用YUV颜色空间烟雾像素过滤方法确定疑似烟雾区域,进一步将疑似... 针对基于视频的烟雾检测方法在复杂环境中存在高误报、高漏报问题,提出了一种基于YUV颜色空间和多特征融合的视频烟雾检测算法。首先通过高斯混合模型检测运动区域,然后应用YUV颜色空间烟雾像素过滤方法确定疑似烟雾区域,进一步将疑似区域块分割后使用离散小波变换和均匀局部二值模式提取烟雾纹理特征,最后多特征融合并通过Real AdaBoost分类器进行火灾识别分类。实验结果表明,高斯混合模型能够有效检测运动区域,运动区域YUV颜色空间过滤可以滤除大量非烟雾像素区域,选取的烟雾特征及分类方法具有更高的识别精度。多个场景视频测试表明所提出的视频烟雾检测算法相比同类算法具有识别准确度更高、误报率更低,从而更符合不同的应用场景。 展开更多
关键词 图像识别 烟雾检测 YUV烟雾像素过滤 离散小波变换 均匀局部二进制模式
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用于人脸识别的正面人脸图像眼镜摘除 被引量：11
20
作者 杜成 苏光大 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期928-930,934,共4页
眼镜是人脸图像中最常见的遮挡物,它对识别率的影响很大。为了提高戴眼镜人脸图像的识别率,提出了一个从正面人脸图像中提取并摘除眼镜的方法。通过一个自适应二值化的方法,检测了正面人脸图像中眼镜遮挡的部分。经过迭代的误差补偿方法... 眼镜是人脸图像中最常见的遮挡物,它对识别率的影响很大。为了提高戴眼镜人脸图像的识别率,提出了一个从正面人脸图像中提取并摘除眼镜的方法。通过一个自适应二值化的方法,检测了正面人脸图像中眼镜遮挡的部分。经过迭代的误差补偿方法,合成了对应输入图像的不戴眼镜的正面人脸图像。实验结果表明:该方法能有效地合成无眼镜的正面人脸图像。原始戴眼镜人脸图像的识别率是50.1%,合成的无眼镜正面人脸图像的识别率是99.4%。 展开更多
关键词 图像识别 眼镜摘除 图像合成 眼镜提取
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