检索结果-内蒙古大学图书馆

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2023年第1期56卷 64-72页

作者：黄志清张煜森张严心任柯燕北京工业大学信息学部北京100124 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

为实现智能检测室内作业人员是否佩戴安全帽,提出了一种改进的Yolov4算法.首先,针对目前室内安全帽佩戴状态检测实验数据较为匮乏的问题,自建了一个用于室内场景的安全帽佩戴状态检测数据集.随后,为提升室内监控图像中模糊、微小目标的... 详细信息

为实现智能检测室内作业人员是否佩戴安全帽,提出了一种改进的Yolov4算法.首先,针对目前室内安全帽佩戴状态检测实验数据较为匮乏的问题,自建了一个用于室内场景的安全帽佩戴状态检测数据集.随后,为提升室内监控图像中模糊、微小目标的安全帽佩戴状态检测准确率,设计了自校准多尺度特征融合模块并将其嵌入原Yolov4网络中.该模块首先通过深度超参数化卷积从上至下、从下至上融合不同尺度下的特征,加强待检测目标的特征纹理,使得模型能够检测出这两类目标.再通过特征自校准模块对融合后的特征进行过滤,加强或抑制特征图上的每一像素点,使得模型可以在融合后的特征图上进行精确的检测.此外为加速模型收敛,使用解耦合的检测头替换原Yolov4中的耦合检测头,使目标定位任务与安全帽佩戴状态的分类任务相互独立.最后为提升模型对于重叠目标的检测能力,提出了软性非极大值抑制后处理算法Soft-CIoU-NMS.实验结果表明,该改进的Yolov4模型能够准确地识别出室内作业人员是否佩戴安全帽,准确率达到了95.1%.相比于原Yolov4模型,该模型对位于监控摄像头远端的模糊、微小目标和监控图像中重叠目标的检测能力有明显提升,检测准确率提升了约4.7%,较好地满足了室内场景下作业人员安全帽佩戴状态智能检测的要求.

关键词：计算机视觉视频监控深度学习安全帽佩戴状态检测 Yolov4

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自动驾驶3D目标检测研究综述

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控制与决策 2023年第4期38卷 865-889页

作者：任柯燕谷美颖袁正谦袁帅北京工业大学信息学部北京100124

精确实时地进行目标检测是自动驾驶车辆能够准确感知周围复杂环境的重要功能之一,如何对周围物体的尺寸、距离、位置、姿态等3D信息进行精准判断是自动驾驶3D目标检测的经典难题.服务于自动驾驶的3D目标检测已成为近年来炙手可热的研究... 详细信息

精确实时地进行目标检测是自动驾驶车辆能够准确感知周围复杂环境的重要功能之一,如何对周围物体的尺寸、距离、位置、姿态等3D信息进行精准判断是自动驾驶3D目标检测的经典难题.服务于自动驾驶的3D目标检测已成为近年来炙手可热的研究领域,鉴于此,对该领域主要研究进展进行综述.首先,介绍自动驾驶感知周围环境各相关传感器的特点;其次,介绍3D目标检测算法并按照传感器获取数据类型将其分为:基于单目/立体图像的算法、基于点云的算法以及图像与点云融合的算法;然后,对每类3D目标检测的经典算法以及改进算法进行详细综述、分析、比较,梳理了当前主流自动驾驶数据集及其3D目标检测算法的评估标准,并对现有文献广泛采用的KITTI和NuScenes数据集实验结果进行对比及分析,归纳了现有算法存在的难点和问题;最后,提出自动驾驶3D目标检测在数据处理、特征提取策略、多传感器融合和数据集分布问题方面可能遇到的机遇及挑战,并对全文进行总结及展望.

关键词：机器视觉深度学习目标检测 3D目标检测自动驾驶

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一种基于图卷积的三维人体重构方法

一种基于图卷积的三维人体重构方法

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作者：任柯燕岳天一 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开一种基于图卷积的三维人体重构方法，能够根据单目图像生成三维人体网格。该方法包括以下步骤：采用一个残差网络构成的特征提取器提取输入图像的轮廓特征；采用一个反馈神经网络构成的参数回归器从提取得到的特征中回归人体... 详细信息

标准号: CN111627101B

本发明公开一种基于图卷积的三维人体重构方法，能够根据单目图像生成三维人体网格。该方法包括以下步骤：采用一个残差网络构成的特征提取器提取输入图像的轮廓特征；采用一个反馈神经网络构成的参数回归器从提取得到的特征中回归人体模型的参数；根据估计的参数，采用一个事先训练好的人体模型生成人体的模板拓扑结构；粘合轮廓特征到模板拓扑结构的顶点上；采用一个残差化的图卷积网络优化模板拓扑结构，使模板网格变形，从而得到目标的人体网格。这种网络架构能够避免原始的图卷积网络在回归人体的过程中受到固定初始化的约束，在减轻网络回归压力的同时，生成更为精准的预测网格。

关键词：网格拓扑结构轮廓特征人体模型残差回归三维反馈神经网络特征提取器网络参数回归单目图像输入图像网络架构网络优化初始化粘合重构变形预测

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基于语义指导的视频行为检测方法

基于语义指导的视频行为检测方法

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作者：任柯燕张云路张淳闫桐赵虎 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开了基于语义指导的视频行为检测方法，通过特征的下采样来扩大时间感受野，并将线性插值用于上采样环节，从而得到视频时序上的粗略语义信息，用于指导时间卷积模型的输出；同时对模型的主干网络使用参数共享结构，将网络分为... 详细信息

标准号: CN114332723B

本发明公开了基于语义指导的视频行为检测方法，通过特征的下采样来扩大时间感受野，并将线性插值用于上采样环节，从而得到视频时序上的粗略语义信息，用于指导时间卷积模型的输出；同时对模型的主干网络使用参数共享结构，将网络分为了三部分：生成粗略预测、细化和最终预测，以实现网络层数与参数量的最佳搭配；针对模型的时间建模能力，本发明提供了一种不需人工标注的视频速度预测的自监督辅助任务，可通过随机采样率的变换来模拟视频的播放速度，以辅助主干网络生成质量更高的预测。本发明主要针对以人为主体的视频，具有参数量低、精度高，方便对长视频进行操作等特点；对于无人的视频，本发明根据转场对视频进行分割。

关键词：视频主干网络预测共享结构模拟视频人工标注时间建模时间卷积使用参数视频时序速度预测随机采样行为检测语义信息语义上采样网络层下采样细化转场搭配播放输出分割环节网络监督

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一种基于点云密度信息的点云特征提取方法

一种基于点云密度信息的点云特征提取方法

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作者：任柯燕胡兆欣杨贺雄赵虎王世豪 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开了一种基于点云密度信息的点云特征提取方法，通过利用高密度、低密度点云以及密度变化的趋势的特点设计特征提取网络，使得得到的点云特征带有形状倾向性和场景稳定性，可以适应3D弱监督检测条件下，缺乏精确标注框的指引的... 详细信息

标准号: CN117934817A

本发明公开了一种基于点云密度信息的点云特征提取方法，通过利用高密度、低密度点云以及密度变化的趋势的特点设计特征提取网络，使得得到的点云特征带有形状倾向性和场景稳定性，可以适应3D弱监督检测条件下，缺乏精确标注框的指引的场景。该方法包括以下步骤：在密度下降阶段，利用差值Transformer进行局部邻域空间的位置编码和特征提取，并保存密度下降过程中的特征信息以及对应的密度变化趋势；在密度恢复阶段，根据保存的特征信息和密度变化趋势与原始的特征进行偏差注意力计算，将提取的最终特征连接相应的下游任务，得到最终的结果。

关键词：点云密度变化特征提取特征信息场景检测条件局部邻域密度信息设计特征位置编码下降过程下降阶段最终特征标注框保存倾向性注意力恢复网络监督

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基于代表性和特异性得分的非监督监控视频摘要生成方法及生成器

基于代表性和特异性得分的非监督监控视频摘要生成方法及生成器

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作者：任柯燕张文济张云路袁帅 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明涉及一种基于代表性和特异性得分的非监督监控视频摘要生成方法及生成器。具体包括：针对监控视频，每隔一定的时间抽取帧，并使用卷积神经网络提取得到视频帧组的视觉特征组；使用图像直方图找到视频帧组断点以设置聚群数量，对... 详细信息

标准号: CN113536035B

本发明涉及一种基于代表性和特异性得分的非监督监控视频摘要生成方法及生成器。具体包括：针对监控视频，每隔一定的时间抽取帧，并使用卷积神经网络提取得到视频帧组的视觉特征组；使用图像直方图找到视频帧组断点以设置聚群数量，对视频帧组进行分类；利用聚类得到的视频帧组聚群，分聚群进行备选帧的筛选；计算每个聚群的所有备选帧的代表性得分；计算每个聚群的特异性得分；根据特异性得分高低舍弃一部分聚群，剩余聚群中按群分别将备选帧由高到低选择一部分备选帧做为选定帧，并按其在原始视频的时序进行排列生成视频摘要。

关键词：备选视频帧组监控视频卷积神经网络图像直方图时序对视频帧时间抽取视觉特征原始视频摘要生成生成器选定帧断点聚类舍弃视频筛选分类监督

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一种基于RGBD相机的货物箱智能装载方法及系统

一种基于RGBD相机的货物箱智能装载方法及系统

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作者：任柯燕闫桐张云路胡兆欣 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开了一种基于RGBD相机的货物箱智能装载方法及系统，首先通过RGBD相机采集待装载和目标区域货物箱的颜色和深度信息，生成RGB图像和深度图，并进行相机标定；根据得到的相机内外参，将深度图转化为点云，并对RGB图像和点云进行... 详细信息

标准号: CN113963044B

本发明公开了一种基于RGBD相机的货物箱智能装载方法及系统，首先通过RGBD相机采集待装载和目标区域货物箱的颜色和深度信息，生成RGB图像和深度图，并进行相机标定；根据得到的相机内外参，将深度图转化为点云，并对RGB图像和点云进行数据增强；将增强后的RGB图像和点云数据输入到改进版的3D目标检测网络中，检测出每个货物箱的位置和尺寸大小，生成带有中心位置坐标和尺寸大小的三维检测框信息；将得到的货物箱的位置和尺寸信息以及目标区域已装载货物箱装载信息输入到基于强化学习的装载策略生成网络中，生成所有待摆放的货物箱的摆放顺序，并根据摆放顺序生成货物箱的最优摆放位置，形成最终的摆放策略；根据摆放策略计算机械臂的偏转位移和旋转角度，控制机械臂对货物箱进行装载。

关键词：货物箱装载摆放相机目标区域机械臂深度图点云中心位置坐标偏转摆放位置策略计算策略生成尺寸信息点云数据强化学习三维检测深度信息数据增强顺序生成相机标定信息输入装载货物框信息检测网络采集智能转化改进

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一种基于高级语义信息特征编码的视频描述方法

一种基于高级语义信息特征编码的视频描述方法

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作者：任柯燕张淳黄靖懿边青云 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明提供一种基于高级语义信息特征编码的视频描述方法。该发明包括：通过人工智能网络预测输入视频序列中包含的多个独立事件，并输出各事件的起止时间以及相应文字描述；通过解耦地提取原生视频的空间与时序特征，摒弃传统骨干网络... 详细信息

标准号: CN116091978A

本发明提供一种基于高级语义信息特征编码的视频描述方法。该发明包括：通过人工智能网络预测输入视频序列中包含的多个独立事件，并输出各事件的起止时间以及相应文字描述；通过解耦地提取原生视频的空间与时序特征，摒弃传统骨干网络，保留更完整的语义信息；通过高级语义信息编码器以及特征融合模块提炼视频特征，对高级语义信息进行解码以获得视频描述特征，取得更好的描述效果；通过时间戳预测模块以及描述内容预测模块分别处理视频描述特征获得最终描述结果。本发明主要针对包含多个事件的视频，具有参数量低、精度高，方便对视频操作等特点；对于生成的描述信息，可根据应用场景实现分类、检索、辅助视听等任务。

关键词：高级语义信息视频描述预测模块视频人工智能网络输入视频序列特征融合模块解码独立事件骨干网络描述内容描述信息时序特征视频操作视频特征特征编码特征获得文字描述应用场景语义信息编码器时间戳解耦检索视听提炼输出分类预测保留

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一种基于动作约束的离线多智能体强化学习方法

一种基于动作约束的离线多智能体强化学习方法

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作者：韩雨高若云王逸飞袁帅任柯燕 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开一种基于动作约束的离线多智能体强化学习方法。根据QMIX网络，实现基于动作约束的多智能体离线强化学习方法的训练；该方法依据在离线强化学习中将动作约束在离线数据集中可以有效减少外推误差这一特点，通过变分自编码器进... 详细信息

标准号: CN114386620B

本发明公开一种基于动作约束的离线多智能体强化学习方法。根据QMIX网络，实现基于动作约束的多智能体离线强化学习方法的训练；该方法依据在离线强化学习中将动作约束在离线数据集中可以有效减少外推误差这一特点，通过变分自编码器进行动作约束，并进一步结合中心训练分布式执行的方法。进而达到各智能体在训练中仅依靠所拥有的离线数据去训练智能体，从而达到不需要与环境进行进一步交互和探索的目的。进而提升网络训练效果，降低多智能体算法在离线训练下的难度。

关键词：动作约束多智能体强化学习离线离线数据分布式执行离线训练网络训练训练智能有效减少编码器智能体算法探索网络

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一种基于自适应遮蔽的三维人体姿态估计方法

一种基于自适应遮蔽的三维人体姿态估计方法

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作者：任柯燕史禹赵虎刘海钰黄靖懿 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开一种基于自适应遮蔽的三维人体姿态估计方法，以单目无标注图像为输入估计人体的姿态和外形参数，通过多尺度的遮挡训练能够适应室外各种复杂的遮挡情况，且得到更加稳定且准确的姿态估计。本发明提出了一个全局重优化模块，... 详细信息

标准号: CN117854112A

本发明公开一种基于自适应遮蔽的三维人体姿态估计方法，以单目无标注图像为输入估计人体的姿态和外形参数，通过多尺度的遮挡训练能够适应室外各种复杂的遮挡情况，且得到更加稳定且准确的姿态估计。本发明提出了一个全局重优化模块，利用全局特征作为人体的高级语义表征，来完善仅由局部特征预测出的人体姿态，这种局部特征和全局特征的结合，同时也确保了对遮挡区域回归的鲁棒性。从总体结果来看，本发明在遮挡条件下达到了最先进的人体姿态和外形估计的表现。所提出的人体姿态估计方法能有效提高实际部署场景下的人体估计精度，尤其在复杂的遮蔽环境中能够进行稳定的部署。

关键词：人体姿态局部特征全局特征遮蔽遮挡高级语义外形参数优化模块遮挡区域遮挡条件姿态估计多尺度鲁棒性自适应单目标注部署三维室外图像场景回归预测全局表现

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