检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张文卓西安理工大学

学位级别：硕士

交通标志检测作为自动驾驶与交通违章检测的关键技术之一,长期以来备受研究者的关注。检测方法也从过去传统手工特征方法转变成如今的深度学习方法,过去无法解决的诸多问题,随着目标检测的高速发展也都迎刃而解。但当前交通标志检测中... 详细信息

交通标志检测作为自动驾驶与交通违章检测的关键技术之一,长期以来备受研究者的关注。检测方法也从过去传统手工特征方法转变成如今的深度学习方法,过去无法解决的诸多问题,随着目标检测的高速发展也都迎刃而解。但当前交通标志检测中仍然存在小目标检测精度低、检测实时性不高、漏检以及计算成本过高等问题。针对目前交通标志检测中存在的这些问题,以YOLOv3模型为基础进行改进,主要工作如下: (1)通过分析各个公开交通标志数据集的优缺点,选择TT100K数据集作为本文研究的基础数据集。对TT100K数据集进行类别数据分析后,共有45个类别适合用于交通标志检测,由于类别的出现次数分布不统一,因此对TT100K中40个类别进行不同程度和不同方式的数据增强。 (2)为了提升模型性能,本文引入注意力机制模块。ECA-Net模块是一种局部跨通道注意力机制,通过相邻通道相乘加权获取下一层权重替代全连接形式,既提升了模型精度也保证了模型的实时性。但面对TT100K数据集中大量的小目标时,压缩方式不但单一且所获取的特征信息不能充分代表通道的信息响应。因此对ECA-Net模块的压缩方式进行了改进,通过实验验证了改进后模型的有效性。 (3)添加金字塔池化模块,可以提升模型的检测精度。每张图片的待检测难度是不相同的,说明并非所有的待检测目标都需要多尺度信息的加持。如果所有图片都使用多尺度信息,那将产生大量的计算成本和计算缓存,因此使用一种动态多尺度模块,使得模型自适应决定输入的图片是否需要启动多尺度信息,保证模型精度的同时减少计算成本。 (4)待检测目标和背景信息会产生某种联系,这种潜在的联系就是上下文信息。对于交通标志检测来说,利用好交通标志的全局和局部上下文信息,可以减少模型的漏检率并提升对应类型的精度。根据对TT100K数据集的统计,交通标志的全局和局部信息以轮廓信息为主,而轮廓信息大多存在于网络的浅层当中,因此加强浅层特征信息的获取可以提升模型对于交通标志上下文信息的利用率。改进后的网络同原网络相比IOU为0.5的MAP提升了 2.87%,IOU为0.75的MAP提升了 4.13%,FPS只减少了 6张图片,计算成本节省了 16.59%。实验结果验证了改进后的网络在小目标检测、实时性、漏检以及计算成本上的有效性。

关键词：交通标志检测 TT100K 注意力机制动态多尺度上下文信息

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

自然场景大景深图像的散景渲染技术研究

自然场景大景深图像的散景渲染技术研究

引用

作者：彭珏文华中科技大学

学位级别：硕士

当前智能手机大行其道,很多人希望仅使用手机就能模拟大光圈单反相机的拍摄效果。在动画制作中也经常需要使用算法对背景进行虚化,从而突出画面中的主体目标。这些应用需求促使散景渲染成为计算机视觉和计算摄影学领域的新兴任务,并在... 详细信息

当前智能手机大行其道,很多人希望仅使用手机就能模拟大光圈单反相机的拍摄效果。在动画制作中也经常需要使用算法对背景进行虚化,从而突出画面中的主体目标。这些应用需求促使散景渲染成为计算机视觉和计算摄影学领域的新兴任务,并在最近几年受到了研究者们的重点关注。然而,现阶段传统渲染方法边缘渲染效果差,而基于深度学习的神经渲染方法又存在可解释性差、高分辨率难处理、无合适训练集等问题。因此,本文从全自动和可控散景渲染这两个途径入手开展研究,以期改善散景渲染性能,推动散景领域发展。全自动散景渲染指的是算法在仅给定单张大景深图像的条件下进行渲染。针对现有深度学习方法可解释性不足,且在大模糊失焦区域弥散圆效果不真实的问题,本文提出了基于散焦感知和辐射增强的渲染框架。在该框架下设计的模型能够预测表示场景各个区域虚化程度的散焦图,同时还能生成场景能量的辐射权重图,使得该模型具有较强可解释性。另外,模型采用基于物理过程的加权分层方式进行渲染,对于大模糊失焦区域依然能够维持较高渲染质量。在单反相机拍摄的真实数据集上的测试结果显示出本文提出方法的有效性。可控散景渲染指的是在提供额外的视差图和渲染参数前提下,算法输出的渲染结果可控,能根据输入条件获得个性化的渲染效果。现有的传统渲染方法在物体边缘易产生颜色伪影,而神经渲染方法在失焦区域弥散圆效果不够真实,且难以渲染高分辨率大模糊散景图像。针对上述问题,本文提出基于传统点扩散模型和动态网络互补的双流渲染框架,通过将传统渲染器和神经渲染器有机结合以发挥两者的优势。对于传统渲染器,本文对其渲染误差进行了详细分析,并推导出用于融合的误差图。在神经渲染器中,本文设计动态多尺度策略,使得模型能够适应任意虚化程度的渲染,高效且稳定。由于目前领域缺少合适的训练以及测试数据集,本文还提出基于光线追踪的散景生成器,并使用三维建模软件Blender合成了一个全新的散景测试数据集。相比其他方法,本文模型在合成数据集以及真实数据集上展现了较高的运行效率以及卓越的算法性能。可控散景渲染中还存在一种特殊情况,即当聚焦背景时前景呈现模糊半透明状,因而一部分原本被遮挡的背景区域会显露出来。由于涉及遮挡区域的预测,该情况较为复杂。为此,本文首次引入多平面图像(Multiplane Image,MPI)表征,并提出基于背景填补和MPI表征的散景渲染框架。背景填补模块的引入减小了场景表征的难度,而在视差图和背景图的辅助下,设计的MPI表征模块能够获取高分辨率高质量的场景表征。该表征一旦构建好,可被反复使用,生成不同渲染参数下的散景图。实验表明,本文方法在聚焦场景背景的条件下,前景边缘的渲染效果相比其他方法具有显著提升,同时在聚焦场景前景时,对于输入视差图边缘不准确的情况也具有较强的鲁棒性。

关键词：计算机视觉散景渲染散焦图动态多尺度部分遮挡多平面图像表征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向导航的动态多尺度路网数据模型

引用

测绘学报 2010年第4期39卷 428-434页

作者：郑年波陆锋李清泉中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 武汉大学交通研究中心湖北武汉430079

导航应用需要动态多尺度路网数据的支持。描述交通特征的时空多尺度语义,利用象形符号扩展的UML表示法,设计适用于导航的动态多尺度路网数据模型。模型以车行道为拓扑数据建模的基本单元,以完整道路为几何数据建模的基本单元,实现路网拓... 详细信息

导航应用需要动态多尺度路网数据的支持。描述交通特征的时空多尺度语义,利用象形符号扩展的UML表示法,设计适用于导航的动态多尺度路网数据模型。模型以车行道为拓扑数据建模的基本单元,以完整道路为几何数据建模的基本单元,实现路网拓扑/几何的分离与多尺度表达,以及交通状态、交通事件、统计行程时间等动态信息与路网的集成表达。试验表明,本文提出的模型为相应的数据结构设计与数据库实现奠定了良好的基础,能有效支持导航应用。

关键词：交通特征动态多尺度路网数据模型导航

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于动态多尺度的火箭飞行数据模糊Kalman融合

基于动态多尺度的火箭飞行数据模糊Kalman融合

引用

作者：蒲爱香重庆大学

学位级别：硕士

随着测控技术的发展,航天测量系统拥有众多的跟踪设备,通过各种类型的传感器采集数据,已经构成了一个多传感器跟踪系统。信息融合方法是解决多传感器信息综合处理问题强有力的手段。多传感器信息融合是对多源信息进行处理的理论、技术... 详细信息

随着测控技术的发展,航天测量系统拥有众多的跟踪设备,通过各种类型的传感器采集数据,已经构成了一个多传感器跟踪系统。信息融合方法是解决多传感器信息综合处理问题强有力的手段。多传感器信息融合是对多源信息进行处理的理论、技术和方法的一门综合性学科,通过对多个或多种传感器提供信息进行融合,减少了观测信息的不确定性和模糊性,提高了对目标的检测、跟踪定位和识别能力,增强系统的可靠性和生存能力。本论文旨在研究信息融合在航天测控系统火箭飞行数据中的应用。本文在深入分析国内外信息融合理论和我国外测数据处理的相关理论与技术文献的基础上,归纳总结了该领域的主要内容与关键技术,详尽论述了外测数据融合的研究现状,存在问题与发展方向。系统地研究了数据融合中的动态多尺度理论及模糊Kalman滤波估计在多分辨率传感器数据融合中的应用。对此,主要内容如下: ①分析了火箭飞行数据的特征,根据广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)解决函数逼近问题的特点,针对动态多尺度建模的需要,对原始数据进行拟合实现时间对准,并采用Matlab进行仿真。结果表明:该拟合曲线精度较高,网络学习速度快,曲线较为光滑。 ②研究了基于Haar小波的动态多尺度算法原理,根据算法较低的计算复杂度和较高的实时性,将其应用到多传感器火箭飞行数据的融合问题中,解决了从不同观测源获得的不同分辨率、不同精度甚至不同类型的数据进行有效实时融合处理问题,实现对系统状态的最优估计。为解决实际应用问题,设计尺度间的投影算子,并进行仿真。结果表明通过多尺度融合的系统误差较小,并且容易达到较高的精度。 ③研究了模糊Kalman滤波估计的基本原理,针对传统的动态多尺度基于标准Kalman估计容易出现的发散的问题,引入了优化策略,采用模糊控制规则,设计了动态多尺度系统Kalman滤波估计的模糊控制器,根据信息的方差和均值变化自适应调整观测噪声权值矩阵,并进行仿真。结果表明通过基于动态多尺度的模糊Kalman融合的系统误差较小,并且容易达到较高的精度,并实现了参数的在线调整,有效地防止了滤波发散。

关键词：信息融合数据拟合 Kalman滤波动态多尺度模糊Kalman

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：