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时空结合的近景运动目标检测
1
作者
徐旭
程晓锋
+3 位作者
熊召
曹庭分
倪卫
刘长春
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第27期172-175,共4页
运动目标检测是智能视频监控中图像序列分析的基础和研究热点,针对时域算法在检测近景大目标缓慢运动时,仅能检测出目标边缘、内部存在大量空洞等完整分割问题,提出了一种结合时空特征的近景运动目标检测算法。该算法在时域运动历史多...
运动目标检测是智能视频监控中图像序列分析的基础和研究热点,针对时域算法在检测近景大目标缓慢运动时,仅能检测出目标边缘、内部存在大量空洞等完整分割问题,提出了一种结合时空特征的近景运动目标检测算法。该算法在时域运动历史多模态均值背景模型的基础上,运用图像空域信息研究前/背景分割技术,通过能量最小化模型、网络构造及网络流理论,把目标检测转换成最大流/最小割问题。实验表明,该算法能在复杂环境中克服光照缓慢变化、背景扰动和摄像机轻微抖动,有效转换前/背景,准确完整地分割大运动目标。
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关键词
近景运动目标检测
多模态均值
前
/
背景
分割
最大流/最小割
下载PDF
职称材料
基于全卷积网络的鳞翅目标本图像前背景自动分割方法研究
被引量：
3
2
作者
竺乐庆
马梦园
+5 位作者
张真
孟昭军
吴伟
任利利
高翠青
南小宁
《昆虫学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期255-262,共8页
【目的】本研究旨在探索使用计算机视觉技术实现对鳞翅目标本图像的前背景分割方法。【方法】首先对用于训练和测试的昆虫标本图像去除背景,获得昆虫图像的前背景分割参考标准,对过大的昆虫图像进行缩小处理;其次对训练集图像采用旋转...
【目的】本研究旨在探索使用计算机视觉技术实现对鳞翅目标本图像的前背景分割方法。【方法】首先对用于训练和测试的昆虫标本图像去除背景,获得昆虫图像的前背景分割参考标准,对过大的昆虫图像进行缩小处理;其次对训练集图像采用旋转、平移、缩放等方法进行数据增强,剪切出中心区域作为有效图像。求取所有训练样本的均值图像,并从所有输入中减去该均值图像。测试用图像只做归一化但不进行数据增强。微调全卷积神经网络,重点调整结构产生变化的卷积层和反卷积层的参数,用前述训练数据集训练直至收敛。对于待分割图像,只要将图像归一化后输入到训练好的全卷积网络,网络将输出前背景分割结果。【结果】该方法在包含823个样本的测试集中进行了测试,取得的m Io U(mean Intersection over Union)达94.96%,而且分割的视觉效果已经非常接近于人工分割的结果。【结论】实验结果证明通过训练全卷积神经网络可以有效实现鳞翅目标本图像的前背景自动分割。
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关键词
鳞翅目
图像处理
前
背景
分割
深度学习
全卷积神经网络
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职称材料
题名
时空结合的近景运动目标检测
1
作者
徐旭
程晓锋
熊召
曹庭分
倪卫
刘长春
机构
中国工程物理研究所激光聚变研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第27期172-175,共4页
基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2008AA8040508)
国家自然科学基金(No.10776028)~~
文摘
运动目标检测是智能视频监控中图像序列分析的基础和研究热点,针对时域算法在检测近景大目标缓慢运动时,仅能检测出目标边缘、内部存在大量空洞等完整分割问题,提出了一种结合时空特征的近景运动目标检测算法。该算法在时域运动历史多模态均值背景模型的基础上,运用图像空域信息研究前/背景分割技术,通过能量最小化模型、网络构造及网络流理论,把目标检测转换成最大流/最小割问题。实验表明,该算法能在复杂环境中克服光照缓慢变化、背景扰动和摄像机轻微抖动,有效转换前/背景,准确完整地分割大运动目标。
关键词
近景运动目标检测
多模态均值
前
/
背景
分割
最大流/最小割
Keywords
close-range moving target detection
multimodal mean
foreground/background segmentation
max-flow/min-cut
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于全卷积网络的鳞翅目标本图像前背景自动分割方法研究
被引量：
3
2
作者
竺乐庆
马梦园
张真
孟昭军
吴伟
任利利
高翠青
南小宁
机构
浙江工商大学计算机与信息工程学院
中国林业科学研究院森林生态与保护研究所
东北林业大学林学院
西南林业大学保护生物学学院
北京林业大学林学院
南京林业大学林学院
西北农林科技大学林学院
出处
《昆虫学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期255-262,共8页
文摘
【目的】本研究旨在探索使用计算机视觉技术实现对鳞翅目标本图像的前背景分割方法。【方法】首先对用于训练和测试的昆虫标本图像去除背景,获得昆虫图像的前背景分割参考标准,对过大的昆虫图像进行缩小处理;其次对训练集图像采用旋转、平移、缩放等方法进行数据增强,剪切出中心区域作为有效图像。求取所有训练样本的均值图像,并从所有输入中减去该均值图像。测试用图像只做归一化但不进行数据增强。微调全卷积神经网络,重点调整结构产生变化的卷积层和反卷积层的参数,用前述训练数据集训练直至收敛。对于待分割图像,只要将图像归一化后输入到训练好的全卷积网络,网络将输出前背景分割结果。【结果】该方法在包含823个样本的测试集中进行了测试,取得的m Io U(mean Intersection over Union)达94.96%,而且分割的视觉效果已经非常接近于人工分割的结果。【结论】实验结果证明通过训练全卷积神经网络可以有效实现鳞翅目标本图像的前背景自动分割。
关键词
鳞翅目
图像处理
前
背景
分割
深度学习
全卷积神经网络
Keywords
Key wo Lepidoptera
image processing
foreground-background segmentation
deep learning
fullyconvolutional network （FCN）
分类号
Q969.42 [生物学—昆虫学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时空结合的近景运动目标检测
徐旭
程晓锋
熊召
曹庭分
倪卫
刘长春
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
0
下载PDF
职称材料
2
基于全卷积网络的鳞翅目标本图像前背景自动分割方法研究
竺乐庆
马梦园
张真
孟昭军
吴伟
任利利
高翠青
南小宁
《昆虫学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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职称材料
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