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关键点检测的复杂建筑物模型自动重建 被引量：13
1
作者 李鹏程 邢帅 +4 位作者 徐青 周杨 刘志青 张艳 耿迅 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1237-1246,共10页
利用机载Li DAR点云数据进行建筑物重建是当今摄影测量与遥感领域的一个热点问题,特别是复杂形状建筑物模型的精确自动构建一直是一个难题。本文提出一种基于关键点检测的复杂建筑物模型自动重建方法,采用RANSAC法与距离法相结合的分割... 利用机载Li DAR点云数据进行建筑物重建是当今摄影测量与遥感领域的一个热点问题,特别是复杂形状建筑物模型的精确自动构建一直是一个难题。本文提出一种基于关键点检测的复杂建筑物模型自动重建方法,采用RANSAC法与距离法相结合的分割方法自动提取建筑物屋顶各个平面的点云,并利用Alpha Shape算法提取出各个平面的精确轮廓,根据屋顶平面之间的空间拓扑关系分析建筑物的公共交线特征,在此特征约束下对提取的初始关键点进行修正,最终重建出精确的建筑物3维模型。选取不同类型复杂建筑物与包含复杂建筑物的城市区域点云进行实验,结果表明该算法具有较强实用价值。 展开更多
关键词 建筑物重建 机载Li DAR 点云分割 轮廓提取 关键点检测
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基于级联神经网络的多任务虹膜快速定位方法 被引量：9
2
作者 滕童 沈文忠 毛云丰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期118-124,共7页
如何在不受限的实际应用环境下实现虹膜快速定位并具有较高的鲁棒性和准确性是一个非常值得研究的问题,为了快速排除干扰信息准确地定位虹膜区域,提出了基于卷积神经网络的区域和关键点回归多任务虹膜快速定位方法,用矩形框框住虹膜目... 如何在不受限的实际应用环境下实现虹膜快速定位并具有较高的鲁棒性和准确性是一个非常值得研究的问题,为了快速排除干扰信息准确地定位虹膜区域,提出了基于卷积神经网络的区域和关键点回归多任务虹膜快速定位方法,用矩形框框住虹膜目标区域,在矩形框中用5个关键点定位虹膜区域特征点。实验表明,该方法减少了不受限环境下采集的图像中虹膜内外边界的定位时间和提高了定位的准确性,为下一步虹膜精确分割奠定了良好基础。 展开更多
关键词 虹膜定位 级联 卷积神经网络 关键点检测
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基于Kinect传感器的跌倒行为的检测与分析 被引量：8
3
作者 马宗方 李静 曹陇鑫 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第21期80-84,共5页
高危作业现场环境复杂,危险系数高,容易发生跌倒事故,造成人员伤亡。为了检测工人跌倒行为,提出了一种基于Kinect传感器的人体跌倒检测方法。利用Kinect获取深度图像,提取关节点信息,通过计算关节点相对位置熵和速度的变化,判断人体是... 高危作业现场环境复杂,危险系数高,容易发生跌倒事故,造成人员伤亡。为了检测工人跌倒行为,提出了一种基于Kinect传感器的人体跌倒检测方法。利用Kinect获取深度图像,提取关节点信息,通过计算关节点相对位置熵和速度的变化,判断人体是否发生跌倒。通过对比实验,确定了一组跌倒识别率最高的骨架关节点:头、双肩、双膝、中心点。实验数据表明该方法可以更快速准确地检测出跌倒行为。 展开更多
关键词 探测器 KINECT 信息熵 关键点 阈值分析 实时检测
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基于YOLOv5m和CBAM-CPN的单分蘖水稻表型参数提取 被引量：1
4
作者 陈慧颖 宋青峰 +4 位作者 常天根 郑立华 朱新广 张漫 王敏娟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期307-314,共8页
为快速获取单分蘖水稻植株的形态结构和表型参数,该研究提出了一种基于目标检测和关键点检测模型相结合的骨架提取和表型参数获取方法。该方法基于目标检测模型生成穗、茎秆、叶片的边界框和类别,将所得数据分别输入到关键点检测模型检... 为快速获取单分蘖水稻植株的形态结构和表型参数,该研究提出了一种基于目标检测和关键点检测模型相结合的骨架提取和表型参数获取方法。该方法基于目标检测模型生成穗、茎秆、叶片的边界框和类别,将所得数据分别输入到关键点检测模型检测各部位关键点,按照语义信息依次连接关键点形成植株骨架,依据关键点坐标计算穗长度、茎秆长度、叶片长度、叶片-茎秆夹角4种表型参数。首先,构建单分蘖水稻的关键点检测和目标检测数据集;其次,训练Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s、YOLOv5m目标检测模型,经过对比,YOLOv5m的检测效果最好,平均精度均值(mean average precision,mAP)达到91.17%;然后,应用人体姿态估计的级联金字塔网络(cascaded pyramid network,CPN)提取植株骨架,并引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module)进行改进,与沙漏网络(hourglass networks,HN)、堆叠沙漏网络模型(stacked hourglass networks,SHN)和CPN模型相比,CBAM-CPN模型的预测准确率分别提高了9.68、8.83和1.06个百分点,达到94.75%,4种表型参数的均方根误差分别为1.06 cm、0.81 cm、1.25 cm和2.94°。最后,结合YOLOv5m和CBAM-CPN进行预测,4种表型参数的均方根误差分别为1.48、1.05、1.74cm和2.39°,与SHN模型相比,误差分别减小1.65 cm、3.43 cm、2.65 cm和4.75°,生成的骨架基本能够拟合单分蘖水稻植株的形态结构。所提方法可以提高单分蘖水稻植株的关键点检测准确率,更准确地获取植株骨架和表型参数,有助于加快水稻的育种和改良。 展开更多
关键词 目标检测 注意力机制 水稻 关键点检测 骨架提取 表型参数 单分蘖植株
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增强细节信息特征提取的鱼类个体识别算法 被引量：1
5
作者 王伟芳 殷健豪 +1 位作者 高春奇 刘梁 《现代电子技术》 北大核心 2024年第2期183-186,共4页
在鱼类个体识别的实际应用场景中,由于水下环境噪声大、鱼体角度倾斜以及类内特征差异不明显,导致卷积神经网络特征提取能力低下,影响识别准确性。针对该问题,提出一种增强细节信息特征提取的鱼类个体识别算法(FishNetv1)。改进YOLOv5... 在鱼类个体识别的实际应用场景中,由于水下环境噪声大、鱼体角度倾斜以及类内特征差异不明显,导致卷积神经网络特征提取能力低下,影响识别准确性。针对该问题,提出一种增强细节信息特征提取的鱼类个体识别算法(FishNetv1)。改进YOLOv5网络并建立损失函数,优化鱼类个体目标的检测结果。主干网络在MobileNet‐v1的基础上完成优化,改进深度卷积层,更新ReLU激活函数,使用Leaky ReLU保留负值特征信息,实现特征信息的获取。在网络结构末端全连接层前增加特征加权层,去除卷积神经网络中常用的池化层,完成图像细节信息的增强和特征提取。实验结果表明,所设计模型在DLOUFish数据集上的平均准确率为92.46%,最高准确率达到95.69%。 展开更多
关键词 鱼类个体识别 关键点检测 特征提取 MobileNet‐v1 YOLOv5网络 特征加权
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关于地铁工程测量的控制要点分析 被引量：3
6
作者 蒋敏卫 《科技创新与应用》 2023年第2期100-102,106,共4页
随着我国城市化建设进程不断加快,地铁工程的建设为人们日常出行创造了极大的便利条件,缓解了较大的交通压力。地铁工程建设的周边环境与其他工程相比工序多、周期长和风险大,对施工精准度的要求十分严格,其测量控制不仅需要精密的测量... 随着我国城市化建设进程不断加快,地铁工程的建设为人们日常出行创造了极大的便利条件,缓解了较大的交通压力。地铁工程建设的周边环境与其他工程相比工序多、周期长和风险大,对施工精准度的要求十分严格,其测量控制不仅需要精密的测量仪器,还要使用先进可靠的测量方法,把握测量控制重点。为了能够保证地铁测量控制工作的精确性,该文针对地铁测量控制工作的发展现状、控制要点和技术方法等进行分析,并提出施工阶段科学合理的测量控制措施。 展开更多
关键词 地铁工程 控制测量 要点 施工放样 限界检测
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联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别
7
作者 刘思婷 王庆栋 +3 位作者 张力 韩晓霞 王保前 刘玉贤 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1010-1024,共15页
目前,受限于数据集精细度与网络结构,深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题,提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地结合多任务深度神经网... 目前,受限于数据集精细度与网络结构,深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题,提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法,利用“预训练+微调+后处理”的方式实现飞机型号的高精度识别。首先,基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别。其次,为了便于后期高精度模板匹配,利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法,实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整;最后,在本文构建的飞机型号模板库基础上,将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配,实现飞机目标的型号识别。为了验证所提方法的有效性,本文进行了相关实验,并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比,结果表明,本文所提方法具有更高准确率,并且在实用性方面更具优势。 展开更多
关键词 目标检测 分割 关键点检测 条件随机场 飞机型号识别
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基于级联卷积神经网络的服饰关键点定位算法 被引量：6
8
作者 李锵 姚麟倩 关欣 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期229-236,共8页
随着深度学习的发展,使用深度卷积神经网络进行关键点定位受到了广泛关注.虽然在人体姿态、人脸识别等多个方面的关键点定位技术已经获得了长足的发展,但是应用于服饰的关键点定位由于其图像背景以及姿态等的多变性依然面临很大的挑战.... 随着深度学习的发展,使用深度卷积神经网络进行关键点定位受到了广泛关注.虽然在人体姿态、人脸识别等多个方面的关键点定位技术已经获得了长足的发展,但是应用于服饰的关键点定位由于其图像背景以及姿态等的多变性依然面临很大的挑战.服饰关键点定位技术在电商以及时尚搭配等方面有很大应用价值,本文将关键点定位应用于时尚领域,提出一种基于级联卷积神经网络的服饰关键点定位算法.该算法的目的是通过级联的两级卷积神经网络,实现对服饰关键点的初步定位以及对困难关键点的定位调整.算法的第1级以深度残差网络作为特征提取网络,在特征金字塔结构中引入空洞卷积,解决高层特征图感受野大但是空间分辨率低的问题,从而保留更多图像底层细节信息,实现对关键点的初步定位;第2级将第1级网络得到的定位结果作为关键点之间的结构先验,结合沙漏网络提取多尺度特征,对困难关键点进行精细调整,进一步提高定位精度.实验选用2018Fashion AI服饰关键点定位数据集进行训练和测试,将该数据集中对服饰关键点定位的平均归一化误差结果降低到3.56%,充分验证了算法的有效性.与几种常见关键点定位算法进行对比,本文算法在服饰关键点定位任务中取得最好效果,尤其是提高了对困难关键点的定位精度. 展开更多
关键词 级联卷积神经网络 空洞卷积 沙漏网络 关键点定位
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浅析公路桥梁混凝土灌注桩施工与检测技术
9
作者 郑翔 《工程建设与设计》 2024年第3期190-192,共3页
将公路桥梁基桩中的混凝土灌注桩工艺作为研究对象,对其施工要点与检测技术进行了深入研究,指出在公路桥梁基桩施工与检测中,技术人员应当明确施工流程,完善检测指标,制订科学的施工与检测方案,建立信息交换机制,提升我国公路桥梁混凝... 将公路桥梁基桩中的混凝土灌注桩工艺作为研究对象,对其施工要点与检测技术进行了深入研究,指出在公路桥梁基桩施工与检测中,技术人员应当明确施工流程,完善检测指标,制订科学的施工与检测方案,建立信息交换机制,提升我国公路桥梁混凝土灌注桩的施工质量。 展开更多
关键词 公路桥梁 混凝土灌注桩 施工要点 检测技术
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基于关键点和多帧图像特征融合的限高深度检测网络
10
作者 刘路生 徐婕 +2 位作者 崔峰 谢启伟 龙潜 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2024年第7期1885-1901,共17页
路况检测是智能驾驶中的一项核心任务,其中包含限高检测任务.鉴于学术界中与限高检测相关的研究还不够成熟,文章对限高检测方法进行了研究,提出基于关键点和多帧图像特征融合的限高检测网络.将关键点思想引入限高检测任务,减少不必要的... 路况检测是智能驾驶中的一项核心任务,其中包含限高检测任务.鉴于学术界中与限高检测相关的研究还不够成熟,文章对限高检测方法进行了研究,提出基于关键点和多帧图像特征融合的限高检测网络.将关键点思想引入限高检测任务,减少不必要的预测,提升检测效率;引入卷积门控循环单元(ConvGRU)对多帧图像进行建模,学习多帧图像之间的上下文关系,提升召回率,降低漏检率;提出空间细节特征(spatial particulars feature,SPF)模块,加强解码层的多尺度特征融合;引入坐标注意力机制,进一步关注目标检测区域,提升模型的查准率.实验结果表明:该网络不仅能够很好地完成限高检测任务,并且相比于BiSeNet、PINet、PSPNet等其他先进网络,能够更好地平衡查准率与召回率,拥有更高的F1值和较少的参数量;同时对于车道线检测任务,在精度与漏检率方面也表现优异,进一步证明了该网络的有效性. 展开更多
关键词 深度学习 关键点 多帧图像 限高检测 智能驾驶 注意力机制
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基于自适应伽马校正的异常驾驶行为检测方法 被引量：1
11
作者 艾青松 张皓喆 严俊伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期279-286,共8页
针对低照度条件下重型卡车司机异常驾驶行为检测方法存在检测准确率低、检测速度慢等问题,结合图像自适应增强方法和轮廓定位检测思想,提出一种基于自适应伽马校正的异常驾驶行为检测方法。对传入视频图像进行自适应伽马校正,通过抑制... 针对低照度条件下重型卡车司机异常驾驶行为检测方法存在检测准确率低、检测速度慢等问题,结合图像自适应增强方法和轮廓定位检测思想,提出一种基于自适应伽马校正的异常驾驶行为检测方法。对传入视频图像进行自适应伽马校正,通过抑制噪声、改善暗部和提升信息熵来提高识别准确率。基于图像灰度值和信息熵对双阈值伽马函数进行自适应调节,从而获得更丰富的边缘信息和色彩信息。利用K-近邻背景建模法将驾驶员前景图像分离以确定检测区域,通过边缘检测进行驾驶员头部和手部轮廓识别,获得关键定位点间的欧氏距离,并进行异常驾驶行为判断。在此基础上,结合异常行为次数和时间阈值,解决环境干扰和图像噪声的问题。实验结果表明,与单尺度Retinex、多尺度Retinex以及自适应直方图均衡方法相比,所提方法在提高检测准确率的同时有效提高了检测速度,能在不同环境下有效检测异常驾驶行为。 展开更多
关键词 异常驾驶检测 关键点定位 伽马校正 边缘检测 K-近邻背景建模
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基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法 被引量：1
12
作者 辛佳雯 王睿 +1 位作者 谢艳霞 孙军华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期98-106,共9页
针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题,本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN(AD-CPN)的级联卷积神经网络,实现了图像中螺栓及二维... 针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题,本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN(AD-CPN)的级联卷积神经网络,实现了图像中螺栓及二维关键点的检测,可判断该螺栓是否脱落、漏装。为进一步检测螺栓的三维安装缺陷,通过欧氏距离选择策略对已检测出的关键点进行双目匹配、筛选以获得检测点对,最后对检测点对三维重构,并计算出螺栓的实际长度,从而判断螺栓是否错装。实验结果表明,相较于CPN,AD-CPN的mAP、AP50、AP75分别提升了2.9%、3.3%、4%;螺栓测量长度的相对平均误差约为3.0%,可见该方法具有较高的缺陷检测准确率,有效保障了航空发动机的安全运行。 展开更多
关键词 缺陷检测 关键点检测 深度学习 双目立体视觉
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基于改进Alphapose的红外图像人体摔倒检测算法
13
作者 张鹏 沈玉真 +1 位作者 李培华 张恺翔 《红外技术》 CSCD 北大核心 2023年第12期1314-1321,共8页
红外图像中的人体摔倒检测不受环境光照射的影响,在智能安防领域有着重要的研究意义和应用价值。现有的摔倒检测方法没有充分考虑人体关键点的位置变化规律,容易对类摔倒动作造成误检。针对这一问题,本文提出一种基于改进Alphapose的红... 红外图像中的人体摔倒检测不受环境光照射的影响,在智能安防领域有着重要的研究意义和应用价值。现有的摔倒检测方法没有充分考虑人体关键点的位置变化规律,容易对类摔倒动作造成误检。针对这一问题,本文提出一种基于改进Alphapose的红外图像摔倒检测算法。该算法使用Yolo v5s目标检测网络,在提取人体目标框输入姿态估计网络的同时,对人体姿态进行直接分类,再结合人体骨架关键点的位置信息和姿态特征进行判断。通过实验证明,该算法在准确度和实时性方面都有良好的表现。 展开更多
关键词 红外图像 摔倒检测 关键点 目标检测
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基于改进OpenPose的类人机器人关键点快速检测方法
14
作者 张泽争 王君 +2 位作者 董明利 王蕾 燕必希 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第10期65-70,共6页
针对现有的关键点检测方法并不能完全适用于类人机器人系统,且检测速度慢等问题,提出一种基于改进OpenPose的类人机器人关键点快速检测方法。基于人体骨骼结构,设计适用于类人机器人的简化系统结构,降低模型复杂度;改进卷积神经网络结构... 针对现有的关键点检测方法并不能完全适用于类人机器人系统,且检测速度慢等问题,提出一种基于改进OpenPose的类人机器人关键点快速检测方法。基于人体骨骼结构,设计适用于类人机器人的简化系统结构,降低模型复杂度;改进卷积神经网络结构,简化卷积核大小和卷积层数,提高检测速度;制作类人机器人数据集,并对数据集进行增强处理,使图片多样化,降低过拟合风险,提升检测精度。实验结果表明,采用改进的类人机器人关键点检测方法,检测速度是原有方法的3.77倍,精度提升了1.8个百分点。 展开更多
关键词 类人机器人 关键点检测 卷积神经网络 OpenPose
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基于关键点的未爆弹图像目标检测算法
15
作者 单成之 张健 《现代计算机》 2023年第1期39-44,共6页
针对排爆机器人智能识别未爆弹的问题,提出一种基于关键点的未爆弹图像目标检测算法。首先以ResNet-50为主干网络,对未爆弹图像进行初步特征提取,然后引入分离注意力模块的特征增强网络,增强了对未爆弹目标图像背景复杂和存在遮挡现象... 针对排爆机器人智能识别未爆弹的问题,提出一种基于关键点的未爆弹图像目标检测算法。首先以ResNet-50为主干网络,对未爆弹图像进行初步特征提取,然后引入分离注意力模块的特征增强网络,增强了对未爆弹目标图像背景复杂和存在遮挡现象的适应能力,最后输入头部预测模块得到未爆弹类别和位置信息。实验结果表明,本算法能够取得较高的检测精度和实时性,为各类未爆弹的鉴定和排爆机器人向自主排爆提供了便利。 展开更多
关键词 未爆弹 排爆机器人 关键点 目标检测
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基于旷场实验的社交行为分类学习方法
16
作者 胡春海 姜楠 刘斌 《高技术通讯》 CAS 2023年第5期489-496,共8页
旷场实验是动物行为学与药物实验分析中常用的实验方法。为了获取药物对小鼠情感变化的影响程度,通常需要多只小鼠来进行实验。在记录多只小鼠行为状态的过程中,不可避免地会产生遮挡问题,导致对小鼠行为差异的观测精确度降低,从而影响... 旷场实验是动物行为学与药物实验分析中常用的实验方法。为了获取药物对小鼠情感变化的影响程度,通常需要多只小鼠来进行实验。在记录多只小鼠行为状态的过程中,不可避免地会产生遮挡问题,导致对小鼠行为差异的观测精确度降低,从而影响对药物疗效的判断。为了解决此问题,本文以真实状态下拍摄的数据集作为研究对象,提出虚拟柔态模型来对遮挡部分信息进行预测,对所分类的特征进行数据增强,进而提高了社交行为分类的准确率。在测试中,该方法对于3种行为分类的准确率分别为92.8%、99.7%、99.0%。另外,本文提出的虚拟柔态模型是基于单相机拍摄,有效减少了拍摄时的人为误差以及成本耗费,其社交行为分类准确率与三维空间拍摄的分类准确率相似,但在硬件设施上以及数据集处理方面优于现有的分类方法。 展开更多
关键词 旷场实验 社交行为 关键点检测 虚拟柔态模型
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基于LBP直方图和SIFT的药品包装缺陷检测方法 被引量：4
17
作者 陈财彪 于惠钧 +2 位作者 张发明 吴婉 周志伟 《湖南工业大学学报》 2014年第4期91-95,共5页
针对铝塑泡罩药品包装缺陷检测问题,提出了基于LBP直方图的SIFT匹配方法。先提取铝塑泡罩药品包装图像中的特征点,再计算其周围区域上的LBP直方图,最后进行特征点匹配,判断该药品包装是否有缺陷。试验结果表明,此方法与SIFT算法相比,计... 针对铝塑泡罩药品包装缺陷检测问题,提出了基于LBP直方图的SIFT匹配方法。先提取铝塑泡罩药品包装图像中的特征点,再计算其周围区域上的LBP直方图,最后进行特征点匹配,判断该药品包装是否有缺陷。试验结果表明,此方法与SIFT算法相比,计算速度更快,且能满足工业生产要求。 展开更多
关键词 LBP直方图 SIFT 关键点 缺陷检测
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基于YOLOv3-HM的手部姿态估计方法研究
18
作者 刘佳 石豪 +2 位作者 陈大鹏 卞方舟 徐闯 《测控技术》 2023年第4期60-66,87,共8页
二维手部姿态估计是人机交互领域的一项关键技术。为增强复杂环境下系统鲁棒性,提高手势姿态估计精度,提出一种基于目标检测和热图回归的YOLOv3-HM算法。首先,利用YOLOv3算法从RGB图像中识别框选手部区域,采用CIoU作为边界框损失函数;然... 二维手部姿态估计是人机交互领域的一项关键技术。为增强复杂环境下系统鲁棒性,提高手势姿态估计精度,提出一种基于目标检测和热图回归的YOLOv3-HM算法。首先,利用YOLOv3算法从RGB图像中识别框选手部区域,采用CIoU作为边界框损失函数;然后,结合热图回归算法对手部的21个关键点进行标注;最终,通过回归手部热图实现二维手部姿态估计。分别在FreiHAND数据集与真实场景下进行测试,结果表明,该算法相较于传统手势检测算法在姿态估计精度和检测速度上均有所提高,对手部关键点的识别准确率达到99.28%,实时检测速度达到59 f/s,在复杂场景下均能精准实现手部姿态估计。 展开更多
关键词 手部姿态估计 YOLOv3-HM 热图回归 关键点检测
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基于KLT算法的驾驶员疲劳检测方法 被引量：3
19
作者 戢玲玲 陈黎 张晓龙 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第2期436-438,442,共4页
为了有效解决驾驶员过度疲劳引发交通事故的问题,提出了一种基于KLT(kanade-lucas-tomasi)算法的驾驶员视觉疲劳检测算法。首先在驾驶员眼睛周围选取若干个特征点,用KLT算法对这些特征点进行跟踪,从而来定位人眼,然后将定位到的人眼与... 为了有效解决驾驶员过度疲劳引发交通事故的问题,提出了一种基于KLT(kanade-lucas-tomasi)算法的驾驶员视觉疲劳检测算法。首先在驾驶员眼睛周围选取若干个特征点,用KLT算法对这些特征点进行跟踪,从而来定位人眼,然后将定位到的人眼与模板进行比较,采用阈值的方法,计算二者的相似度,从而判断眼睛的状态。针对该方法受光照影响较大的问题,又提出背景模型对该算法作了较大改进。通过对采集到的视频流的处理,结果表明该方法有较好的实用性。 展开更多
关键词 计算机视觉 特征点 疲劳检测 KLT算法 背景模型
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基于偶然不确定性的单人姿态估计模型测试时增强算法 被引量：1
20
作者 李杰 亓波 张建林 《半导体光电》 CAS 北大核心 2022年第5期968-973,共6页
针对现有单人姿态估计网络结果缺乏可靠性评估和鲁棒性保障等问题,提出了一种基于偶然不确定性的测试时增强方法。该方法首先利用随机并行的数据增强和模型推理得到多样化输出,随后通过计算该输出的偶然不确定性得到其可靠性评估,最后... 针对现有单人姿态估计网络结果缺乏可靠性评估和鲁棒性保障等问题,提出了一种基于偶然不确定性的测试时增强方法。该方法首先利用随机并行的数据增强和模型推理得到多样化输出,随后通过计算该输出的偶然不确定性得到其可靠性评估,最后根据可靠性将该输出及其不确定性进行加权融合以得到更准确鲁棒的结果及其评估。在MPII数据集上的实验表明,该算法可即插即用地应用于任意现有单人姿态估计网络,从而得到更精确鲁棒的结果及其不确定性评估。 展开更多
关键词 单人姿态估计 关键点检测 偶然不确定性 测试时增强
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