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基于目标增强和视觉跟踪的红外运动点目标半自动标注算法 被引量：2
1
作者 何敏 回丙伟 +1 位作者 易梦妮 胡卫东 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第10期1073-1081,共9页
本文针对红外视频数据标注效率低、标注质量差等问题,提出了一种基于目标增强和视觉跟踪的红外序列图像中运动点目标半自动标注方法。首先对一段连续时间内的红外序列图像进行配准和背景对消以增强目标特征;然后使用视觉跟踪算法对增强... 本文针对红外视频数据标注效率低、标注质量差等问题,提出了一种基于目标增强和视觉跟踪的红外序列图像中运动点目标半自动标注方法。首先对一段连续时间内的红外序列图像进行配准和背景对消以增强目标特征;然后使用视觉跟踪算法对增强后的特征进行高效自动定位;最后通过相位谱重构得到单帧图像的目标显著图,进而确定目标的准确坐标;在自动标注过程中,利用相邻帧标注结果的差异性选择关键帧,可以让标注人员快速定位可能发生错误的图像帧并对其进行手动标注。实验结果表明该算法可以显著降低标注人员的参与度,有效解决数据标注作业中周期长、质量难以保证的问题。 展开更多
关键词 半自动标注 红外点目标 视觉跟踪 序列图像
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基于参数轻量化的井下人体实时检测算法 被引量：6
2
作者 董昕宇 师杰 张国英 《工矿自动化》 北大核心 2021年第6期71-78,共8页
针对现有井下人员目标检测方法因网络较深、计算量庞大而不能达到实时检测效果的问题,提出了一种基于参数轻量化的井下人体实时检测算法。采用深度可分离卷积模块和倒置残差模块构建轻量级特征提取网络:通过深度可分离卷积压缩参数量和... 针对现有井下人员目标检测方法因网络较深、计算量庞大而不能达到实时检测效果的问题,提出了一种基于参数轻量化的井下人体实时检测算法。采用深度可分离卷积模块和倒置残差模块构建轻量级特征提取网络:通过深度可分离卷积压缩参数量和运算量,提升特征提取网络的运算速度;倒置残差模块通过更高维度的张量来提取足够多的信息,保证特征提取网络的精确度。结合轻量级特征提取网络和SSD多尺度检测方法建立井下人体实时检测模型,该模型在轻量级倒置残差特征提取网络的基本结构上增添传统卷积层至27层进行卷积操作,其中6层特征图被抽取进行多尺度预测,测试结果表明,该模型的大小为18 MB,帧率约为35帧/s,性能优于常用的VGG16+Faster R-CNN模型和VGG16+多尺度检测模型。为适应井下特定环境的目标检测需求,设计了基于Faster R-CNN的人体数据半自动标注方法,可显著减少人工工作量,提高井下人体检测精度。利用矿工服装颜色信息对检测结果框进行二次筛选,剔除将背景检测为人体的误检框。测试结果表明,该算法实现了采煤工作面人员实时定位检测及框选,精度达92.86%,召回率为98.11%,有效解决了井下人员漏检及误检问题。 展开更多
关键词 采煤工作面 井下人体实时检测 深度可分离卷积模块 倒置残差模块 参数轻量化 多尺度检测 半自动标注
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基于二维人体关节点特征的体育视频标注 被引量：3
3
作者 崔云翔 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第4期252-257,共6页
视频标注是指利用语义索引信息标注视频内容,其目的是方便检索视频。现有视频标注工作使用的视觉底层特征,较难直接用来标注体育视频中的人体专业动作。针对此问题,使用视频图像序列中二维人体关节点特征,建立专业动作知识库来标注体育... 视频标注是指利用语义索引信息标注视频内容,其目的是方便检索视频。现有视频标注工作使用的视觉底层特征,较难直接用来标注体育视频中的人体专业动作。针对此问题,使用视频图像序列中二维人体关节点特征,建立专业动作知识库来标注体育视频中的专业动作。采用动态规划算法比较视频之间的人体动作差异,并融入协同训练学习算法进行体育视频的半自动标注。以网球比赛视频为测试数据进行实验,结果表明,该算法的动作标注正确率达到81.4%,与现有算法的专业动作标注相比,提高了30.5%。 展开更多
关键词 视频标注 形状上下文 动态规划 协同训练 半自动标注 体育视频
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基于隐马尔可夫的商标词识别 被引量：1
4
作者 刘宝菊 陶宏才 《成都信息工程学院学报》 2015年第6期541-545,共5页
提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的商标词识别方法。首先使用百度内部审核日志、物料信息等,进行半自动标注;然后在HMM训练时使用Viterbi算法进行预测识别商标词;最后,进行商标词识别的实验及分析。实验结果表明该方法有较高的准确率... 提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的商标词识别方法。首先使用百度内部审核日志、物料信息等,进行半自动标注;然后在HMM训练时使用Viterbi算法进行预测识别商标词;最后,进行商标词识别的实验及分析。实验结果表明该方法有较高的准确率、召回率和F值。 展开更多
关键词 商标词识别 隐马尔可夫模型 半自动标注 VITERBI算法
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PNET:像素级台标识别网络 被引量：3
5
作者 徐佳宇 张冬明 +3 位作者 靳国庆 包秀国 袁庆升 张勇东 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期1878-1889,共12页
台标识别是典型的细微目标识别问题,针对台标区域小、信息量低,且镂空、半透明台标极易受到画面背景影响的难题,提出一个基于端到端全卷积网络的像素级台标识别网络——PNET.首先构建一个像素级标注的台标数据集,通过视频抽帧和图像预... 台标识别是典型的细微目标识别问题,针对台标区域小、信息量低,且镂空、半透明台标极易受到画面背景影响的难题,提出一个基于端到端全卷积网络的像素级台标识别网络——PNET.首先构建一个像素级标注的台标数据集,通过视频抽帧和图像预处理获得台标图像集,并提出一种逐图像的像素级半自动标注方法获得二值标签图像集;然后提出一个像素级台标识别网络,在典型分类网络AlexNet,VGG的基础上,通过微调,将分类网络在分类任务中学习到的网络参数转换为像素级台标识别网络在台标分割任务中的所需的网络参数;最后引入跨层架构,融合来自网络深层的全局信息和浅层的局部信息.实验结果表明PNET实现了准确的像素级分割,准确率高达98.3%,在NVIDIA Tesla K80上单幅图像识别时间不超过1.5 s. 展开更多
关键词 视频分类 台标识别 全卷积网络 像素级半自动标注 跨层架构
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面向智能无人系统环境感知的数据闭环关键技术研究
6
作者 赵大伟 朱琪 +2 位作者 肖良 聂一鸣 商尔科 《智能安全》 2024年第3期75-81,共7页
数据闭环是智能无人系统获得高可靠、高适应环境感知性能的重要基础,通常包含数据采集、数据预处理、数据标注、模型训练、模型评估、模型部署等环节。随着多模态传感器数据的快速增长,数据闭环面临关键数据筛选、无标注数据信息挖掘、... 数据闭环是智能无人系统获得高可靠、高适应环境感知性能的重要基础,通常包含数据采集、数据预处理、数据标注、模型训练、模型评估、模型部署等环节。随着多模态传感器数据的快速增长,数据闭环面临关键数据筛选、无标注数据信息挖掘、大规模数据高效标注等挑战。围绕数据闭环中的关键问题,介绍了基于主动学习的数据筛选、多视角图像三维感知模型预训练、基于大模型的数据半自动标注等方法,并通过公开数据集上的定量和定性实验,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 数据闭环 数据筛选 模型预训练 半自动数据标注
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地理信息服务语义标注原理与关键技术及应用 被引量：4
7
作者 梁汝鹏 李宏伟 +1 位作者 马雷雷 李文娟 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期408-415,共8页
随着地理信息服务应用领域和受众群体的日益广泛,人们对地理信息服务的需求越来越多元化。一方面网络上注册和发布的地理信息服务的数量急剧增长;另一方面人们对如何高效发现兴趣服务、组合兴趣服务以满足兴趣需要却常感到困惑。当前,... 随着地理信息服务应用领域和受众群体的日益广泛,人们对地理信息服务的需求越来越多元化。一方面网络上注册和发布的地理信息服务的数量急剧增长;另一方面人们对如何高效发现兴趣服务、组合兴趣服务以满足兴趣需要却常感到困惑。当前,用户只能通过关键字搜索并结合空间过滤条件查询OGC(Open Geospatial Consortium)的目录服务,来发现所需的数据和服务。用户在受益于目录服务带来的资源搜索便捷的同时,经常受到查全率和查准率不高的困扰。面对日益庞大的服务群,如何自动、快速、准确地发现目标服务,成为影响地理信息服务进一步发展与应用的瓶颈。本文围绕地理信息服务语义标注原理方法与关键技术展开研究,通过引入信息检索技术和语义网技术、语义服务技术,从面向地理信息服务语义标注的本体建模、基于地理概念匹配的语义标注算法、融合相似性度量与包含性推理的语义匹配与服务发现,以及语义标注和服务匹配质量评价方法4个方面进行了深入研究。针对地理概念半自动语义标注新算法、地理信息服务语义发现与匹配方法、服务语义标注和服务匹配质量评价、应用试验等具体研究内容进行了实验设计,并给出了需解决的核心问题,为当前地理信息服务匹配方法提供了新思路。 展开更多
关键词 地理本体层次模型 语义服务 半自动语义标注 语义相似性度量 服务匹配与发现
原文传递
结合对象分割的运动行人检测 被引量：1
8
作者 宫法明 吕轩轩 +1 位作者 宫文娟 王晓宁 《计算机系统应用》 2019年第5期232-237,共6页
目标检测大量应用于监控系统的行人检测以及人脸识别,是当前深度学习的研究热点.监督学习利用人工标注大量数据集训练出针对特定场景的行人检测器.但是人工标注方法费时费力,本文针对监督学习需要人工标注数据集的缺点,研究了一种半自... 目标检测大量应用于监控系统的行人检测以及人脸识别,是当前深度学习的研究热点.监督学习利用人工标注大量数据集训练出针对特定场景的行人检测器.但是人工标注方法费时费力,本文针对监督学习需要人工标注数据集的缺点,研究了一种半自动标注行人的方法.针对静止的单目摄像机拍摄的监控视频,利用光流信息提供的初始前景可能性,以及跨越时间的视觉相似性来迭代地更新初始的前景可能性,分割出运动的行人,根据分割的前景对象,提出了一种半自动标注行人的方法.实验结果显示,本文的方法可以为行人检测系统提供大量数据集,且效率上明显优于传统人工标注的方法. 展开更多
关键词 行人检测 光流 视频对象分割 深度学习 半自动数据集标注
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结合对象分割和深度学习的运动行人检测
9
作者 吕轩轩 宫法明 《内燃机与动力装置》 2020年第3期81-88,共8页
针对传统的人工标注大量训练数据集存在的成本高、效率低、难以满足大型行人检测系统检测要求的问题,研究一种半自动标注行人的方法。以静止的单目摄像机拍摄的监控视频图像为对象,利用背景差分以及显著性检测方法将前景、背景分离,提... 针对传统的人工标注大量训练数据集存在的成本高、效率低、难以满足大型行人检测系统检测要求的问题,研究一种半自动标注行人的方法。以静止的单目摄像机拍摄的监控视频图像为对象,利用背景差分以及显著性检测方法将前景、背景分离,提取出前景目标。试验结果表明,相对于传统的人工标注数据集的方法,该方法能提高数据集标注的效率,形成的数据库可以为行人检测系统提供数据。 展开更多
关键词 行人检测 背景减法 显著性检测 深度学习 半自动数据集标注
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甲状腺超声半自动语义标注软件的可重复性评估
10
作者 高璐滢 高琼 +6 位作者 姜玉新 李建初 张波 王莹 席雪华 刘如玉 刘佳 《重庆医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1551-1555,共5页
目的:为实现计算机辅助诊断下的甲状腺结节超声图像自动识别,本课题组研发了多特征甲状腺超声图像半自动语文标注软件工具,以完成大样本甲状腺超声图像的高质量人工标注。本研究以探讨超声医生应用甲状腺超声图像标注工具的重复性。方法... 目的:为实现计算机辅助诊断下的甲状腺结节超声图像自动识别,本课题组研发了多特征甲状腺超声图像半自动语文标注软件工具,以完成大样本甲状腺超声图像的高质量人工标注。本研究以探讨超声医生应用甲状腺超声图像标注工具的重复性。方法:随机选取我院2013年甲状腺结节图像50例,分别由2名超声医生独立利用标注软件工具进行甲状腺超声图像识别;2名超声医生独立通过直观超声图像进行超声图像识别;1名超声医生分别利用标注软件工具、直观超声图像进行随机图像识别,并分别利用κ值进行观察者一致性分析。结果:本研究中,2名超声医生分别应用标注软件工具对各项超声特征及超声分级的观察者差异κ值为:边缘/边界0.94,形态0.94,回声0.63,内部结构0.87,钙化0.89,2015版美国甲状腺协会(American Thyroid Association,ATA)指南危险分层0.84(P<0.01);2名超声医生通过直观超声图像的观察者差异κ值如下:边缘/边界0.75,形态0.80,回声0.53,内部结构0.62,钙化1.00,ATA危险分层0.42(P<0.01)。1名医生分别利用图像标注系统、直观超声图像的观察者差异κ值为:边缘/边界1.00,形态1.00,回声1.00,内部结构0.88,钙化1.00,ATA危险分层0.96(P<0.01)。结论:多特征甲状腺超声图像半自动语义标注软件工具为甲状腺结节超声诊断的标准化提供方法,为其细粒度智能识别研究提供高质量的训练和验证数据集。 展开更多
关键词 甲状腺结节 超声 图像半自动语义标注软件工具
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