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基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法
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作者 王殿伟 张池 +1 位作者 房杰 许志杰 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1426-1434,共9页
针对无人机(UAV)目标跟踪任务中目标尺寸小、尺度变化明显和视点改变频繁等问题,本文提出一种基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法。首先,利用改进高分辨率网络作为特征提取主干网络,并且采用动态多模板策略挖掘视频的帧间信息;然... 针对无人机(UAV)目标跟踪任务中目标尺寸小、尺度变化明显和视点改变频繁等问题,本文提出一种基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法。首先,利用改进高分辨率网络作为特征提取主干网络,并且采用动态多模板策略挖掘视频的帧间信息;然后,构建多帧特征融合模块,得到利于目标定位的融合特征;最后,选取无锚框策略定位目标位置,得到精确的跟踪结果。实验结果表明:本文算法在DTB70数据集测试的成功率和准确率分别为66.0%和84.7%,在UAV123数据集测试的成功率和准确率分别为65.7%和84.3%,有效地提升了目标跟踪性能。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标跟踪 无人机 高分辨率孪生网络 特征
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基于多帧信息的多传感器融合三维目标检测 被引量:1
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作者 吴绍斌 耿家琳 +2 位作者 吴超 闫泽新 陈恺宇 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1282-1289,共8页
为提高三维目标检测中多传感器融合的效果,并利用前后帧之间的特征关联,提高目标检测的准确率,提出了一种基于多帧信息的多传感器特征融合三维目标检测网络.首先通过基于指导点的特征映射模块,将图像相机视角特征转换为鸟瞰图特征,并通... 为提高三维目标检测中多传感器融合的效果,并利用前后帧之间的特征关联,提高目标检测的准确率,提出了一种基于多帧信息的多传感器特征融合三维目标检测网络.首先通过基于指导点的特征映射模块,将图像相机视角特征转换为鸟瞰图特征,并通过自适应融合模块对点云特征和图像特征进行融合;之后利用历史帧跟踪信息,融合多帧特征;最后采用基于CenterPoint检测头进行目标检测.在nuScenes数据集和实车上对三维目标检测网络进行了测试,试验结果表明该网络具有更高的精度和实时性. 展开更多
关键词 目标检测 传感器融合 特征
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基于L1-BRD的视频图像车牌识别 被引量:1
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作者 薛云松 冯国瑞 刘立庄 《电视技术》 北大核心 2017年第1期73-78,共6页
针对实时视频的车牌识别系统应用,利用车牌的边缘特征和形态学操作对车牌进行粗定位,通过支持向量机(SVM)结合方向梯度直方图特征(HOG)方法对粗定位车牌进行鉴别真伪。在对字符进行分割后,取连续多帧车牌,对字符特征利用L1-BRD(L1-norm ... 针对实时视频的车牌识别系统应用,利用车牌的边缘特征和形态学操作对车牌进行粗定位,通过支持向量机(SVM)结合方向梯度直方图特征(HOG)方法对粗定位车牌进行鉴别真伪。在对字符进行分割后,取连续多帧车牌,对字符特征利用L1-BRD(L1-norm Bin Ratio-Based Histogram Distance)自适应计算融合权重,使L1-BRD能够从图像间特征相似度评估扩展到实时视频中。把L1-BRD用于车牌字符识别,可以降低单帧图像中噪声及字符分割误差产生的影响,有助于后期基于多帧加权直方图特征进行字符识别,提高车牌字符识别的准确性和稳定性,并保证了实时性。 展开更多
关键词 车牌字符识别 L1-BRD 车牌定位 加权直方图特征 SVM
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