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基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法 被引量：6
1
作者 樊星 赵祥模 +2 位作者 刘占文 沈超 徐江 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期134-138,143,共6页
为解决交通标志目标易受复杂环境影响且呈现多尺度分布,造成识别精度低的问题,构建一种多尺度卷积神经网络模型。针对不同尺寸输入设计相应的网络结构,提取目标特征,实现对不同尺寸目标的识别,再加权融合各子网络结果得到最终识别结果,... 为解决交通标志目标易受复杂环境影响且呈现多尺度分布,造成识别精度低的问题,构建一种多尺度卷积神经网络模型。针对不同尺寸输入设计相应的网络结构,提取目标特征,实现对不同尺寸目标的识别,再加权融合各子网络结果得到最终识别结果,实现多尺度目标识别。经实验验证分析,提出算法模型在小尺寸目标、较小尺寸目标、中尺寸目标、大尺寸目标上识别率分别达到99.12%,99.24%,99.41%,99.35%,保障了多尺度输入目标识别的鲁棒性,综合识别率可以达到99.31%,验证了算法在平衡实时性及准确率的基础上,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 智能交通 深度学习 交通标志识别 多尺度目标识别 神经网络 加权融合
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多尺度卷积递归神经网络的RGB-D物体识别 被引量：6
2
作者 骆健 蒋旻 +1 位作者 刘星 周龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第9期2834-2837,2870,共5页
为充分利用RGB-D图像提供的潜在特征信息,提出了多尺度卷积递归神经网络算法(multi-scale convolutional-recursive neural networks,Ms-CRNN)。该算法对RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图及3D曲面法线图进行不同尺度分块形成多个通道,... 为充分利用RGB-D图像提供的潜在特征信息,提出了多尺度卷积递归神经网络算法(multi-scale convolutional-recursive neural networks,Ms-CRNN)。该算法对RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图及3D曲面法线图进行不同尺度分块形成多个通道,每个通道与相应尺寸的滤波器卷积,提取的特征图经局部对比度标准化和下采样后,作为递归神经网络(recursive neural networks,RNN)层的输入以得到更加抽象的高层特征;融合后的多尺度特征由SVM分类器进行分类。基于RGB-D数据集的仿真实验结果表明,综合利用RGB-D图像的多尺度特征,提出的Ms-CRNN算法在物体识别率上达到88.2%,与先前方法相比有了较大的提高。 展开更多
关键词 多尺度 3D曲面法线 递归神经网络 RGB—D物体识别
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基于卫星遥感的输油管廊沿线的地物识别研究 被引量：2
3
作者 吴志锋 郑宇恒 +4 位作者 李双琴 孙啸 张涛 沈忱 邹妍 《地理空间信息》 2022年第2期45-50,共6页
基于eCognition软件进行研究区域面向对象的信息提取,对研究区进行多尺度影像分割的实验,找到适合影像地物信息提取的尺度及参数、分类规则,并对研究区的影像数据进行验证,通过eCognition分类结果与传统分类和基于GBDT分类算法结果的对... 基于eCognition软件进行研究区域面向对象的信息提取,对研究区进行多尺度影像分割的实验,找到适合影像地物信息提取的尺度及参数、分类规则,并对研究区的影像数据进行验证,通过eCognition分类结果与传统分类和基于GBDT分类算法结果的对比,说明面向对象的特征提取算法更适用于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像。 展开更多
关键词 遥感影像 多尺度分割 影像特征 地物识别
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一种多尺度自卷积快速算法 被引量：1
4
作者 黄波 赵晓晖 +3 位作者 庞怡杰 时公涛 陈东 赵继印 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2430-2435,共6页
本文提出了一种MSA变换的快速算法.根据快速傅里叶变换理论,在MSA变换尺度的最小取值范围内,推导出最小基准变换尺寸,以取代同一尺度变换的不同变换尺寸,减少MSA变换计算次数;此外,在MSA变换尺度的最小取值范围外,利用MSA变换的对称性... 本文提出了一种MSA变换的快速算法.根据快速傅里叶变换理论,在MSA变换尺度的最小取值范围内,推导出最小基准变换尺寸,以取代同一尺度变换的不同变换尺寸,减少MSA变换计算次数;此外,在MSA变换尺度的最小取值范围外,利用MSA变换的对称性进行尺度范围映射,减小MSA变换尺寸,降低计算复杂度.利用典型数据,从时间效率和特征值精度对算法进行仿真分析验证.实验表明,所提快速计算方法在保证特征值精度一致的前提下,计算速度提高到3倍以上. 展开更多
关键词 多尺度自卷积 (MSA ) 目标识别 仿射不变特征 仿射不变量 multi-scale autoconvolution(MSA)
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基于仿生识别系统的多尺度解决方法
5
作者 徐江涛 周义豪 +1 位作者 高志远 杨喆 《南开大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期47-51,共5页
基于神经网络实现的仿生识别系统不仅存在输入尺度限制问题,还由于数据格式的差异不兼容现有解决方案.针对此问题,提出用于仿生识别系统的3种不同多尺度输入解决方法,分别为基于输入事件的缩放法,基于动态窗口的多尺度池化法以及一种新... 基于神经网络实现的仿生识别系统不仅存在输入尺度限制问题,还由于数据格式的差异不兼容现有解决方案.针对此问题,提出用于仿生识别系统的3种不同多尺度输入解决方法,分别为基于输入事件的缩放法,基于动态窗口的多尺度池化法以及一种新的基于池化层特征的特征缩放法.实验基于相同的前馈分类系统,进行各方法的资源消耗和系统识别率对比.结果表明,多尺度池化法对应的权值数仅为其他两种方法的3.83%,但识别率较低;相比事件缩放法,所提出的特征缩放法能够提升识别率5.54%,算法执行次数减少59.16%,适用于仿生识别系统. 展开更多
关键词 仿生视觉芯片 神经网络 多尺度识别 多尺度池化 缩放法
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基于改进YOLOv8n的采掘工作面小目标检测方法
6
作者 薛小勇 何新宇 +2 位作者 姚超修 蒋泽 潘红光 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期105-111,共7页
为有效检测和识别煤矿井下采掘工作面人员是否佩戴安全防护装置,针对井下光照条件差、安全防护装备目标尺寸小且颜色与背景相似等情况,提出了一种基于改进YOLOv8n的采掘工作面小目标检测方法。在YOLOv8n骨干网络C2f模块中融合动态蛇形卷... 为有效检测和识别煤矿井下采掘工作面人员是否佩戴安全防护装置,针对井下光照条件差、安全防护装备目标尺寸小且颜色与背景相似等情况,提出了一种基于改进YOLOv8n的采掘工作面小目标检测方法。在YOLOv8n骨干网络C2f模块中融合动态蛇形卷积(DSConv),构建C2f−DSConv模块,以提高模型提取多尺度特征的能力;在Neck层引入极化自注意力(PSA)机制,以减少信息损失,提高特征表达能力;在Head层增设1个专门针对小目标的检测头,形成4检测头结构,以扩大模型检测范围。实验结果表明,改进YOLOv8n模型对井下人员及其所佩戴安全帽、矿灯、口罩、自救器检测的平均精度分别为98.3%,95.8%,89.9%,87.2%,90.8%,平均精度均值为92.4%,优于Faster R−CNN,YOLOv5s,YOLOv7,YOLOv8n模型,且检测速度达208帧/s,满足煤矿井下目标检测精度和实时性要求。 展开更多
关键词 采掘工作面 小目标检测 YOLOv8n 安全防护装备检测 多尺度目标识别
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