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基于改进全卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法
被引量：
12
1
作者
冯玉芳
殷宏
+3 位作者
卢厚清
程恺
曹林
刘满
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期243-249,257,共8页
基于深度学习的图像融合技术易丢失网络浅层特征信息,难以实现图像的精准识别。提出一种利用全卷积神经网络(FCN)提取特征的红外与可见光图像融合方法。采用非下采样剪切波变换(NSST)对源图像进行多尺度和多方向分解,生成高频子带和低...
基于深度学习的图像融合技术易丢失网络浅层特征信息,难以实现图像的精准识别。提出一种利用全卷积神经网络(FCN)提取特征的红外与可见光图像融合方法。采用非下采样剪切波变换(NSST)对源图像进行多尺度和多方向分解,生成高频子带和低频子带图像,将高频子带输入FCN模型提取多尺度特征,并生成高频子带特征映射图,使用最大加权平均算法完成高频子带的融合,同时采用区域能量和融合策略融合低频子带,对融合后的高频子带和低频子带进行NSST逆变换,得到最终的融合图像。实验结果表明,与GFF、WLS和IFE等方法相比,该方法融合图像的主观视觉效果和客观评价指标更好。
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关键词
卷积神经网络
非下采样剪切波变换
全卷积神经网络模型
多尺度
特征
特征
映射
图
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职称材料
一种高效的自组织特征映射图的初始化方法
被引量：
2
2
作者
张群洪
陈崇成
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第3期128-131,共4页
自组织特征映射图算法(SOFM,self-organizing Feature Map)在模式识别中有着广泛的应用。本文首先讨论了网络结构的初始化设置对自组织特征映射图构造的影响以及加速SOFM网络学习训练过程的主要方法,然后提出一种从边界到中心的自组织...
自组织特征映射图算法(SOFM,self-organizing Feature Map)在模式识别中有着广泛的应用。本文首先讨论了网络结构的初始化设置对自组织特征映射图构造的影响以及加速SOFM网络学习训练过程的主要方法,然后提出一种从边界到中心的自组织特征映射图初始化方法,该方法形成的自组织特征映射图能够真实地表示输入样本内在关系,大大减少学习训练次数,从而有效改进了传统的SOFM算法。
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关键词
自组织
特征
映射
图
初始化方法
加快SOFM学习过程
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职称材料
一种桌面机器人及其自主地图绘制算法
被引量：
3
3
作者
阮晓钢
邢雪涛
+1 位作者
李欣源
徐绍敏
《控制工程》
CSCD
北大核心
2010年第6期856-860,共5页
利用嵌入式技术设计了一种桌面机器人系统,机器人体积不到200 cm3,系统利用全局摄像机采集图像,通过无线通信组件对机器人定位导航,从而进行面向地图绘制的智能行为研究;从桌面机器人系统采集到地图信息,并生成神经网络训练样本,利用可...
利用嵌入式技术设计了一种桌面机器人系统,机器人体积不到200 cm3,系统利用全局摄像机采集图像,通过无线通信组件对机器人定位导航,从而进行面向地图绘制的智能行为研究;从桌面机器人系统采集到地图信息,并生成神经网络训练样本,利用可增长自组织特征映射图GSOM(Growing Self-organizing Map)的地图绘制算法,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而生成以少数SOM图神经元分布描述环境特征信息的拓扑地图;在机器人系统上进行了基于GSOM模型的自主地图的绘制实验,并利用所得拓扑地图进行了准确的机器人导航实验。实验结果表明基于GSOM的自主地图绘制方法可行,机器人系统表现出类似生物的自主智能行为。该方法可以应用于大环境下机器人的自主地图测绘与导航。
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关键词
嵌入式
桌面机器人
自组织
特征
映射
图
(SOM)
神经网络
拓扑地
图
地
图
绘制
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职称材料
基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制
被引量：
3
4
作者
阮晓钢
徐绍敏
李欣源
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期81-84,98,共5页
针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网...
针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而满足描述环境特征的需要,建立环境拓扑地图;仿真试验表明GSOM算法的正确性,可以在样本数未知情况下,确定描述环境特征的最优SOM神经元数量,以少数SOM图神经元分布描述具有大量特征信息的环境结构,建立更能准确描述环境的拓扑地图。
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关键词
自组织
特征
映射
图
(SOM)
神经元
拓扑地
图
地
图
绘制
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职称材料
题名
基于改进全卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法
被引量：
12
1
作者
冯玉芳
殷宏
卢厚清
程恺
曹林
刘满
机构
陆军工程大学研究生院
中国人民解放军
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期243-249,257,共8页
基金
国家自然科学基金(61806221)。
文摘
基于深度学习的图像融合技术易丢失网络浅层特征信息,难以实现图像的精准识别。提出一种利用全卷积神经网络(FCN)提取特征的红外与可见光图像融合方法。采用非下采样剪切波变换(NSST)对源图像进行多尺度和多方向分解,生成高频子带和低频子带图像,将高频子带输入FCN模型提取多尺度特征,并生成高频子带特征映射图,使用最大加权平均算法完成高频子带的融合,同时采用区域能量和融合策略融合低频子带,对融合后的高频子带和低频子带进行NSST逆变换,得到最终的融合图像。实验结果表明,与GFF、WLS和IFE等方法相比,该方法融合图像的主观视觉效果和客观评价指标更好。
关键词
卷积神经网络
非下采样剪切波变换
全卷积神经网络模型
多尺度
特征
特征
映射
图
Keywords
Convolutional Neural Network(CNN)
Non-Subsampled Shearlet Transform(NSST)
Fully Convolutional Neural Network(FCN)model
multi-scale feature
feature mapping graph
分类号
TP391 [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
一种高效的自组织特征映射图的初始化方法
被引量：
2
2
作者
张群洪
陈崇成
机构
福建省空间信息工程研究中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第3期128-131,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60602052)
福建省重点科技项目(2005H086)
文摘
自组织特征映射图算法(SOFM,self-organizing Feature Map)在模式识别中有着广泛的应用。本文首先讨论了网络结构的初始化设置对自组织特征映射图构造的影响以及加速SOFM网络学习训练过程的主要方法,然后提出一种从边界到中心的自组织特征映射图初始化方法,该方法形成的自组织特征映射图能够真实地表示输入样本内在关系,大大减少学习训练次数,从而有效改进了传统的SOFM算法。
关键词
自组织
特征
映射
图
初始化方法
加快SOFM学习过程
Keywords
Self-organizing feature map, Initialization scheme, Accelerate learning phase
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
S762 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
一种桌面机器人及其自主地图绘制算法
被引量：
3
3
作者
阮晓钢
邢雪涛
李欣源
徐绍敏
机构
北京工业大学人工智能与机器人研究所
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2010年第6期856-860,共5页
基金
国家"863计划"项目(2007AA04Z226)
国家自然科学基金资助项目(60774077)
+1 种基金
北京市教委重点项目(KZ200810005002)
北京市人才强教计划项目
文摘
利用嵌入式技术设计了一种桌面机器人系统,机器人体积不到200 cm3,系统利用全局摄像机采集图像,通过无线通信组件对机器人定位导航,从而进行面向地图绘制的智能行为研究;从桌面机器人系统采集到地图信息,并生成神经网络训练样本,利用可增长自组织特征映射图GSOM(Growing Self-organizing Map)的地图绘制算法,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而生成以少数SOM图神经元分布描述环境特征信息的拓扑地图;在机器人系统上进行了基于GSOM模型的自主地图的绘制实验,并利用所得拓扑地图进行了准确的机器人导航实验。实验结果表明基于GSOM的自主地图绘制方法可行,机器人系统表现出类似生物的自主智能行为。该方法可以应用于大环境下机器人的自主地图测绘与导航。
关键词
嵌入式
桌面机器人
自组织
特征
映射
图
(SOM)
神经网络
拓扑地
图
地
图
绘制
Keywords
embedded
desktop robot
self-organizing map
neural network
topologic map
mapping
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制
被引量：
3
4
作者
阮晓钢
徐绍敏
李欣源
机构
北京工业大学电控学院人工智能与机器人研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期81-84,98,共5页
基金
国家自然科学基金课题(60375017)
北京市人才强教计划项目(05002011200506)
高等学校博士学科点专项科研基金(20050005002)
文摘
针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而满足描述环境特征的需要,建立环境拓扑地图;仿真试验表明GSOM算法的正确性,可以在样本数未知情况下,确定描述环境特征的最优SOM神经元数量,以少数SOM图神经元分布描述具有大量特征信息的环境结构,建立更能准确描述环境的拓扑地图。
关键词
自组织
特征
映射
图
(SOM)
神经元
拓扑地
图
地
图
绘制
Keywords
self-organizing map
neuron
topologic map
mapping
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进全卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法
冯玉芳
殷宏
卢厚清
程恺
曹林
刘满
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
12
下载PDF
职称材料
2
一种高效的自组织特征映射图的初始化方法
张群洪
陈崇成
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008
2
下载PDF
职称材料
3
一种桌面机器人及其自主地图绘制算法
阮晓钢
邢雪涛
李欣源
徐绍敏
《控制工程》
CSCD
北大核心
2010
3
下载PDF
职称材料
4
基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制
阮晓钢
徐绍敏
李欣源
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
下载PDF
职称材料
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