检索结果-内蒙古大学图书馆

首都体育学院学报 2004年第3期16卷 1-5页

作者：列·巴·马特维耶夫王子朴俄罗斯国立体育与旅游大学体育理论与方法教研室，莫斯科105122 不详

本文借鉴当今控制论中的一些基本思想 ,在发展完善“大周期训练理论”过程中 ,将运动训练理解为“运动员体能控制”,并对其中的被控对象变化过程建模、控制目标选定、控制系统设计、系统参数在线调整等具体任务 ,设计了一套切实可行的... 详细信息

本文借鉴当今控制论中的一些基本思想 ,在发展完善“大周期训练理论”过程中 ,将运动训练理解为“运动员体能控制”,并对其中的被控对象变化过程建模、控制目标选定、控制系统设计、系统参数在线调整等具体任务 ,设计了一套切实可行的模型目标训练方法 ,用来实现在大周期中运动员运动功能的有效调节。为这个运动训练方法找到了一个可靠的理论基础。

关键词：大周期训练模型目标控制

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一种基于图片信息度的多模型目标检测方法、装置、系统及存储介质

一种基于图片信息度的多模型目标检测方法、装置、系统及存储介质

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作者：孙亚杰张颖吴雨瑶吴爱国 518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

本发明提供了一种基于图片信息度的多模型目标检测方法、装置、系统及存储介质，该多模型目标检测方法包括执行以下步骤：第一步骤：选择多个目标检测网络作为候选目标检测网络，按照目标检测网络的层数分别为候选检测网络设计信息度附... 详细信息

标准号: CN111931767B

本发明提供了一种基于图片信息度的多模型目标检测方法、装置、系统及存储介质，该多模型目标检测方法包括执行以下步骤：第一步骤：选择多个目标检测网络作为候选目标检测网络，按照目标检测网络的层数分别为候选检测网络设计信息度附加网络；第二步骤：联合训练目标检测网络和信息度附加网络，设计信息度附加网络的损失函数以及整个网络的训练策略，目标检测网络的损失函数由目标检测方法确定；第三步骤：对信息度附加网络的输出值做尺度归一化，根据信息度附加网络的输出来选择目标检测网络。本发明的有益效果是：1.本发明的多模型目标检测方法，可以结合不同检测模型在不同图片特征上的优异表现以综合提升检测准确率。

关键词：检测网络信息度模型目标目标检测损失函数尺度归一化存储介质多个目标候选目标设计信息图片特征图片信息网络设计选择目标训练目标整个网络输出准确率表现联合

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一种基于YOLOv5s改进的轻量模型目标检测方法

一种基于YOLOv5s改进的轻量模型目标检测方法

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作者：周子龙周杰 210044 江苏省南京市浦口区宁六路219号

本发明公开一种基于YOLOv5s改进的轻量模型目标检测方法，目标检测方法通过在基于YOLOv5s改进的轻量模型中融入了全局注意力机制，加强了通道与空间注意力机制之间的跨维度特征信息交互能力，减少目标特征因不同维度而丢失的问题，提高... 详细信息

标准号: CN116580311A

本发明公开一种基于YOLOv5s改进的轻量模型目标检测方法，目标检测方法通过在基于YOLOv5s改进的轻量模型中融入了全局注意力机制，加强了通道与空间注意力机制之间的跨维度特征信息交互能力，减少目标特征因不同维度而丢失的问题，提高目标的特征提取；同时在检测头处结合自适应空间特征融合算法，通过自适应的调整各个尺度在融合时的空间权重，抑制空间尺度不一致性，使目标特征获得更加精准的网络处理比重，从而提高目标的多尺度特征融合能力，降低遥感图像中中小目标的漏检率和误检率。

关键词：注意力机制目标特征自适应轻量维度多尺度特征不一致性交互能力空间尺度空间特征模型目标目标检测融合算法特征提取特征信息网络处理遥感图像融合检测头空间权漏检率误检率改进尺度检测融入全局

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基于双流对称特征融合网络模型目标识别方法和装置

基于双流对称特征融合网络模型目标识别方法和装置

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作者：焦连猛冯美霞刘准钆梁彦潘泉 710072 陕西省西安市友谊西路

本发明实施例公开了一种基于双流对称特征融合网络模型目标识别方法和装置。该方法包括：将可见光图像和红外图像输入引入注意力机制的双流对称特征融合网络中提取特征，得到可见光图像特征和红外图像特征；依据可见光图像特征和红外图... 详细信息

标准号: CN116630902A

本发明实施例公开了一种基于双流对称特征融合网络模型目标识别方法和装置。该方法包括：将可见光图像和红外图像输入引入注意力机制的双流对称特征融合网络中提取特征，得到可见光图像特征和红外图像特征；依据可见光图像特征和红外图像特征调用识别模型进行特征测试，输出预测标签；引入注意力机制的双流对称特征融合网络中多级特征融合模块用于增强可见光图像特征和红外图像特中的关键信息将增强后特征表达进行多级级联平均融合得到融合结果；识别模块用于对融合结果进行识别得到目标图像的识别结果。本发明解决了相关技术中由于红外图像或可见光图像在不同环境条件下存在的成像效果缺陷的问题。

关键词：红外图像可见光图像特征对称特征融合网络双流可见光图像注意力机制融合不同环境条件特征融合模块方法和装置成像效果多级级联关键信息模型目标目标图像输出预测特征表达特征测试特征调用提取特征引入标签

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一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法

一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法

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作者：王小刚白瑜亮荣思远王瑞鹏单永志周宏宇张龙 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法。步骤1：基于地面移动目标建立变结构多模型滤波框架；步骤2：基于步骤1的变结构多模型滤波框架内的模型集进行自适应策略；步骤3：将步骤1的变结构多模型滤波框架与与步骤2的模型集自适... 详细信息

标准号: CN117173210A

一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法。步骤1：基于地面移动目标建立变结构多模型滤波框架；步骤2：基于步骤1的变结构多模型滤波框架内的模型集进行自适应策略；步骤3：将步骤1的变结构多模型滤波框架与与步骤2的模型集自适应策略相结合，得到变结构多模型目标跟踪方法；步骤4：利用步骤3的变结构多模型目标跟踪方法实现强机动目标跟踪。本发明用以解决强机动目标跟踪的问题。

关键词：变结构模型目标滤波机动目标跟踪自适应跟踪地面移动目标有向图

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基于视觉非完整机器人在极坐标下的无模型目标跟踪方法

基于视觉非完整机器人在极坐标下的无模型目标跟踪方法

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作者：陈华陈晖 213022 江苏省常州市晋陵北路200号

本发明公开了一种基于视觉的非完整机器人在极坐标下的无模型目标跟踪方法，非完整机器人通过RGB‑D摄像机实时采集机器人前方的视觉信息，利用RGB‑D摄像机可同时采集深度图像和RGB图像的特点，根据采集的RGB图像来判断目标物体的水平横... 详细信息

标准号: CN107097256B

本发明公开了一种基于视觉的非完整机器人在极坐标下的无模型目标跟踪方法，非完整机器人通过RGB‑D摄像机实时采集机器人前方的视觉信息，利用RGB‑D摄像机可同时采集深度图像和RGB图像的特点，根据采集的RGB图像来判断目标物体的水平横向位移；根据采集的深度图像来判断目标物体的水平纵向位移。通过部分坐标的选取可以把不同坐标系中的RGB图像数据和深度数据映射到同一个极坐标中；根据极坐标设计跟踪算法，从而实现对目标物体的跟踪。本发明实现了非完整机器人的目标跟踪，充分利用了RGB‑D摄像机的特点，通过分别利用深度图和RGB图的优点得到精度更高的目标位置解决了单独使用一种图像跟踪的误差较大的问题。

关键词：机器人目标物体非完整极坐标摄像机深度图像采集水平横向位移水平纵向位移单独使用跟踪算法模型目标目标跟踪目标位置深度数据实时采集视觉信息图像跟踪深度图跟踪映射视觉

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基于置信度模型目标维度导向以确定身份关联的方法及装置

基于置信度模型目标维度导向以确定身份关联的方法及装置

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作者：黄定存费浩峻杨剑林月冠 536007 广西壮族自治区北海市银海区湖北路288号北海红树林现代金融产业城-北海国际金融中心12#楼二层C06

本申请提供了一种基于置信度模型目标维度导向以确定身份关联的方法、装置和电子设备，涉及信息技术领域，包括通过获取业务目标，所述业务目标包括至少一目标维度；基于所述目标维度确定关联对集合；依据所述关联对集合构建和训练置信... 详细信息

标准号: CN117633304A

本申请提供了一种基于置信度模型目标维度导向以确定身份关联的方法、装置和电子设备，涉及信息技术领域，包括通过获取业务目标，所述业务目标包括至少一目标维度；基于所述目标维度确定关联对集合；依据所述关联对集合构建和训练置信度模型；采集原始关联信息，根据所述置信度模型从所述原始关联信息中提取出一个或多个身份关联对；通过关联预测模型优化所述身份关联对，确定用户的身份关联结果，提高用户的身份关联结果与目标维度的准确度和贴合度。

关键词：身份关联目标维度置信度关联信息业务目标关联集合信息技术领域准确度电子设备模型目标预测模型贴合度构建维度采集申请优化

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基于视觉非完整机器人在极坐标下的无模型目标跟踪方法

基于视觉非完整机器人在极坐标下的无模型目标跟踪方法

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作者：陈华陈晖 213022 江苏省常州市晋陵北路200号

标准号: CN107097256A

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一种基于图像分割的级联可变形部件模型目标检测方法

一种基于图像分割的级联可变形部件模型目标检测方法

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作者：罗光春段贵多秦科王倩 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开了一种基于图像分割的级联可变形部件模型目标检测方法，属于图像检测领域。本发明以级联可变形部件检测方法为基础，在目标检测阶段提取物体的HOG特征，并通过计算构建像素梯度的查询表以快速获取HOG特征向量，减少特征提取... 详细信息

标准号: CN105225226B

本发明公开了一种基于图像分割的级联可变形部件模型目标检测方法，属于图像检测领域。本发明以级联可变形部件检测方法为基础，在目标检测阶段提取物体的HOG特征，并通过计算构建像素梯度的查询表以快速获取HOG特征向量，减少特征提取时间。并基于分水岭图像分割方法对图像进行处理，计算权值构建掩膜以分离HOG特征的前景和背景，从而降低图像背景对目标检测的影响，提高检测准确率。然后利用训练阶段得到的模板与图像金字塔进行卷积，并在匹配过程中对目标假设进行裁剪，计算相应得分响应最终检测出目标。本发明在保证检测速度的情况下提高了传统方法的检测准确率。

关键词：检测可变形部件准确率构建级联目标检测阶段分水岭图像图像金字塔快速获取模型目标目标检测匹配过程特征提取图像背景图像分割图像检测像素梯度训练阶段查询表卷积向量掩膜裁剪图像分割响应保证

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基于自适应选择机制的稀疏联合模型目标跟踪方法

基于自适应选择机制的稀疏联合模型目标跟踪方法

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作者：孔军刘天山蒋敏柳晨华邓朝阳杨生 214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号

本发明公开了一种基于自适应选择机制的稀疏联合模型目标跟踪方法。构造稀疏的判决模型时，利用特征选择机制提取更具辨识力的特征，并以置信值度量为约束，更好地区分出目标和背景；构造稀疏的生成模型时，结合L1正则化和PCA子空间重... 详细信息

标准号: CN107203747B

本发明公开了一种基于自适应选择机制的稀疏联合模型目标跟踪方法。构造稀疏的判决模型时，利用特征选择机制提取更具辨识力的特征，并以置信值度量为约束，更好地区分出目标和背景；构造稀疏的生成模型时，结合L1正则化和PCA子空间重构思想，使得目标不仅保留充足外观信息，且可有效抵御离群子干扰，并提出一种结合线性回归和软阈值算子的迭代算法对目标函数进行最小化求解。相较于传统的乘性联合机制，本发明提出了一种基于欧式距离的自适应选择机制，通过分别比较上述两种模型的预测结果与前一帧的跟踪结果的差异，计算偏差，判断模型是否发生退化，并以此构建出更加合理的联合模型评估函数来提升跟踪精度。

关键词：稀疏自适应选择迭代算法跟踪结果模型目标模型评估目标函数欧式距离生成模型特征选择外观信息线性回归预测结果传统的前一帧正则化子空间最小化跟踪算子联合辨识度量求解乘性构建置信重构退化判决保留

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