检索结果-内蒙古大学图书馆

信息与电脑 2019年第15期31卷 35-36页

作者：查志华邓红涛田敏石河子大学信息科学与技术学院

随着时代的快速发展,对于监控视频处理,传统人工处理方式已不能满足社会实际发展需求。智能监控依靠目标检测实现监控,目标识别成为计算机视觉领域的重要研究方向,主要从图像或者视频中检测某一类别的目标。基于此,分析卷积神经网络目... 详细信息

随着时代的快速发展,对于监控视频处理,传统人工处理方式已不能满足社会实际发展需求。智能监控依靠目标检测实现监控,目标识别成为计算机视觉领域的重要研究方向,主要从图像或者视频中检测某一类别的目标。基于此,分析卷积神经网络目标识别算法,研究目标检测算法存在的问题,并提出相应对策,有效提高检测算法的有效性和精确度,从而推动智能视频监控的快速发展和广泛应用。

关键词：目标检测卷积神经网络目标识别算法

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车载360度全景高速公路视频目标识别算法训练方法

车载360度全景高速公路视频目标识别算法训练方法

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作者：张森蔡岗杨卓敏朱骏飞镇煌李灿吴晓峰莫子兴 214151 江苏省无锡市滨湖区钱荣路88号

本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种车载360度全景高速公路视频目标识别算法训练方法，包括：将车载盲区平面图像样本进行球面变形，以得到车载盲区全景图像样本；获取车载盲区平面图像样本的标注信息；提取每个标注信息中的... 详细信息

标准号: CN118247751A

本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种车载360度全景高速公路视频目标识别算法训练方法，包括：将车载盲区平面图像样本进行球面变形，以得到车载盲区全景图像样本；获取车载盲区平面图像样本的标注信息；提取每个标注信息中的所有标注点，并将所有标注点进行球面变形，以得到所有变形后的标注点；将所有变形后的标注点进行重新连线，以得到适用于车载盲区全景图像样本的标注信息；将车载盲区全景图像样本及其标注信息组成新的训练样本；利用新的训练样本对全景目标识别模型进行训练。本发明能够解决车载高速公路全景视频目标识别算法缺乏全景图像训练样本的问题，有效提升普通车载识别算法在球面变形条件下的识别准确率。

关键词：标注信息全景图像盲区样本标注点球面训练样本变形平面图像全景目标识别算法图像识别技术高速公路变形条件目标识别全景视频视频目标算法训练准确率连线算法

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一种基于雷达目标识别算法的自动化测试方法及测试平台

一种基于雷达目标识别算法的自动化测试方法及测试平台

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作者：原昊沈永健马晓萌薛晨岚冯舒文张鹏宇 100076 北京市丰台区南大红门路1号

本发明提供一种基于雷达目标识别算法的自动化测试方法及测试平台，利用PostgreSQL数据库管理样本，结合人机交互界面，在保护样本数据的前提下，快速构建SAR\ISAR专属测试场景和环境，采集测试过程数据。本发明预设多种通信接口及软件... 详细信息

标准号: CN118334496A

本发明提供一种基于雷达目标识别算法的自动化测试方法及测试平台，利用PostgreSQL数据库管理样本，结合人机交互界面，在保护样本数据的前提下，快速构建SAR\ISAR专属测试场景和环境，采集测试过程数据。本发明预设多种通信接口及软件协议，实现资源受限场景下的算法评估，可适配不同应用场景下的被测雷达设备，贴合实际测试场景。本发明设计了SAR\ISAR目标识别算法软件接口，本地化构建被测算法的运行环境以及训练，高度还原被测设备实际运行环境，避免深度学习算法移植至终端所造成的精度损失，保证测试结果的客观可靠。本发明预设自动标注以及人工标注两种标注模式，由自动标注快速标注目标并由人工模式修订并补充新的目标种类，提高系统对新类目标的自适应性。

关键词：测试场景运行环境自动标注预设标注雷达目标识别目标识别算法人机交互界面数据库管理自动化测试被测设备测试过程测试平台精度损失快速构建雷达设备人工标注人工模式软件接口软件协议算法评估通信接口学习算法样本数据应用场景资源受限自适应性构建适配贴合新类算法还原样本终端采集测算移植场景修订补充保证

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基于概率阈值的Logistic‑SVM目标识别算法

基于概率阈值的Logistic‑SVM目标识别算法

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作者：彭树生许静瑶吴礼徐文琪 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

本发明公开了一种基于概率阈值的Logistic‑SVM目标识别算法，属于目标识别领域；该算法以智能弹药被动探测为研究背景，针对经过预处理的探测器输出信号，选择具有较高区分度的特征作为分类特征，在进行识别方法的选择后，完成信号特征... 详细信息

标准号: CN107301427A

本发明公开了一种基于概率阈值的Logistic‑SVM目标识别算法，属于目标识别领域；该算法以智能弹药被动探测为研究背景，针对经过预处理的探测器输出信号，选择具有较高区分度的特征作为分类特征，在进行识别方法的选择后，完成信号特征的分类与识别。本发明考虑到已有分类方法存在的复杂度与识别度矛盾的特点，采用改进的Logistic‑SVM分类算法，降低复杂度的同时保证了较高的识别度。

关键词：识别度预处理探测器输出信号目标识别算法降低复杂度分类特征高区分度目标识别完成信号智能弹药复杂度分类算法探测概率矛盾改进保证研究

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一种基于凸平面检测的激光雷达目标识别算法

一种基于凸平面检测的激光雷达目标识别算法

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作者：马庆龙任文峰陈利东高少甫岳靖斐 710200 陕西省西安市经济技术开发区泾渭工业园

本发明涉及一种基于凸平面检测的激光雷达目标识别算法，包括数据预处理、地面去除、法向量计算、凸平面检测、区域生长聚类；所述数据预处理，包括划定感兴趣区域，根据点云中每个点的坐标去除区域外的点；地面去除将地平面按照角度划... 详细信息

标准号: CN116433889A

本发明涉及一种基于凸平面检测的激光雷达目标识别算法，包括数据预处理、地面去除、法向量计算、凸平面检测、区域生长聚类；所述数据预处理，包括划定感兴趣区域，根据点云中每个点的坐标去除区域外的点；地面去除将地平面按照角度划分为若干扇形，在每个扇形使用直线拟合算法搜索地面点，集合所有扇形中的地面点拟合地平面，进而去除地面；将每个点周围若干最近点或者一定范围内的点作为对象，采用主成分析算法计算每个点的法向量；将点云空间用八叉树结构表示，并分割为若干超体素，用特定策略计算超体素间凹凸性；采用区域生长算法聚类超体素；解决了现有技术对目标轮廓识别不足的缺陷的问题。

关键词：去除体素数据预处理地平面法向量凸平面点云聚类目标识别算法区域生长算法八叉树结构感兴趣区域策略计算分析算法激光雷达目标轮廓拟合算法区域生长凹凸性空间用最近点检测拟合集合搜索分割

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基于YOLOv5的SAR目标识别算法及存储介质

基于YOLOv5的SAR目标识别算法及存储介质

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作者：索继东郭学明舒晗锋 116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号

本发明提供一种基于YOLOv5的SAR目标识别算法及存储介质。本发明方法，包括：获取SAR图像数据集；将处理后的SAR图像数据集划分为训练数据集和测试数据集；向YOLOv5网络结构添加SimAM注意力机制和C3Ghost空洞卷积模块、修改YOLOv5网络... 详细信息

标准号: CN118212509A

本发明提供一种基于YOLOv5的SAR目标识别算法及存储介质。本发明方法，包括：获取SAR图像数据集；将处理后的SAR图像数据集划分为训练数据集和测试数据集；向YOLOv5网络结构添加SimAM注意力机制和C3Ghost空洞卷积模块、修改YOLOv5网络结构的损失函数，得到修改后的YOLOv5网络结构；采用训练数据集对修改后的YOLOv5网络结构进行训练，得到训练后的YOLOv5网络结构；将测试数据集输入训练后的YOLOv5网络结构，得到识别结果。通过修改后的模型提高SAR图像目标识别的精度，在复杂背景下，也有着较高的识别率。

关键词：网络结构测试数据集训练数据集数据集目标识别算法注意力机制存储介质复杂背景目标识别损失函数识别率卷积空洞

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一种基于视觉的道路垃圾目标识别算法

一种基于视觉的道路垃圾目标识别算法

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作者：卢山 210000 江苏省南京市玄武区玄武大道699-1号2层215

本发明公开了一种基于视觉的道路垃圾目标识别算法，其对应的道路垃圾目标识别系统包括道路垃圾识别系统、道路垃圾重叠识别模块、道路垃圾移动识别模块和道路垃圾分类对比识别模块，基于视觉的道路垃圾目标识别算法具体包括如下步骤：... 详细信息

标准号: CN112395942A

本发明公开了一种基于视觉的道路垃圾目标识别算法，其对应的道路垃圾目标识别系统包括道路垃圾识别系统、道路垃圾重叠识别模块、道路垃圾移动识别模块和道路垃圾分类对比识别模块，基于视觉的道路垃圾目标识别算法具体包括如下步骤：步骤1：电源供电，系统待机，步骤2：系统开机，对垃圾进行重叠识别，步骤3：对移动垃圾进行识别，步骤4：对垃圾进行分类并识别，步骤5：报警并且将数据存入数据库，本发明涉及垃圾目标识别技术领域。该基于视觉的道路垃圾目标识别算法，系统能够快速精准的对是否重叠的垃圾进行确认，通过对垃圾进行解析，系统将会迅速获得多种垃圾处理方案，并且模块整体逻辑清晰，容易精准实施。

关键词：道路垃圾目标识别算法垃圾视觉数据存入数据库对比识别模块目标识别技术目标识别系统电源供电快速精准模块整体识别系统系统待机系统开机移动垃圾移动识别分类垃圾处理解析报警清晰

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一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法

一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法

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作者：刘学平李玙乾刘励 518055 广东省深圳市南山区西丽镇清华大学深圳研究生院

本发明涉及深度学习领域，特别涉及一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法，包括步骤S100：采集待识别物的特征信息，制作数据集；所述特征信息包括图像信息；步骤S300：取所述数据集中一部分作为训练集，所述数据集其余部分作为... 详细信息

标准号: CN109214399A

本发明涉及深度学习领域，特别涉及一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法，包括步骤S100：采集待识别物的特征信息，制作数据集；所述特征信息包括图像信息；步骤S300：取所述数据集中一部分作为训练集，所述数据集其余部分作为测试集；步骤S500：在YOLOV3算法中嵌入SE结构，得到SE‑YOLOV3算法；步骤S600：在训练集上训练SE‑YOLOV3；步骤S700：在测试集上测试SE‑YOLOVE3性能。本发明一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法，当样本图片中存在较多残缺零件干扰时，该方法仍能够准确识别目标零件，得到较高的查准率与查全率。

关键词：嵌入目标识别算法特征信息测试集数据集训练集算法待识别物目标零件数据集中图像信息样本图片查全率查准率残缺改进采集测试制作学习

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一种目标识别算法的性能测试方法及系统

一种目标识别算法的性能测试方法及系统

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作者：王智勇丁鑫马文英李卫政许辰毕成安宁张红辉 250101 山东省济南市高新区舜华西路699号

本发明公开一种目标识别算法的性能测试方法及系统，包括：对测试数据进行标注，得到标注数据；对测试数据采用待测目标识别算法在不同识别阈值下进行目标识别，得到不同识别阈值下的识别数据；根据预设评估指标，对不同识别阈值下的识... 详细信息

标准号: CN117667726A

本发明公开一种目标识别算法的性能测试方法及系统，包括：对测试数据进行标注，得到标注数据；对测试数据采用待测目标识别算法在不同识别阈值下进行目标识别，得到不同识别阈值下的识别数据；根据预设评估指标，对不同识别阈值下的识别数据和对应的标注数据进行对比，由此得到待测目标识别算法的性能测试结果。针对不同识别阈值下的算法性能测试需耗费大量时间且测试效率低下的问题，设计了针对不同识别阈值下目标识别算法性能的自动化测试工具，减少工作量，避免将大量的时间用于低效率的重复性工作。

关键词：标注目标识别算法测试数据待测目标算法自动化测试工具算法性能测试性能测试结果测试效率目标识别评估指标性能测试预设工作量

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基于概率阈值的Logistic-SVM目标识别算法

基于概率阈值的Logistic-SVM目标识别算法

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作者：彭树生许静瑶吴礼徐文琪 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

标准号: CN107301427B

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