检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2020年第9期25卷 1869-1881页

作者：杨廷召刘骊付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的多行人跟踪一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一,然而受相机移动、行人频繁遮挡和碰撞影响导致第一人称视频中行人跟踪存在效率和精度不高的问题。对此,本文提出一种基于社会力模型优化的第一人称视角下的多行人跟踪算法。方... 详细信息

目的多行人跟踪一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一,然而受相机移动、行人频繁遮挡和碰撞影响导致第一人称视频中行人跟踪存在效率和精度不高的问题。对此,本文提出一种基于社会力模型优化的第一人称视角下的多行人跟踪算法。方法采用基于目标检测的跟踪算法,将跟踪问题简化为检测到的目标匹配问题,并且在初步跟踪之后进行社会力优化,有效解决频繁遮挡和碰撞行为导致的错误跟踪问题。首先,采用特征提取策略和宽高比重新设置的单步多框检测器(single shot multi-box detector,SSD),对输入的第一人称视频序列进行检测,并基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型提取行人的表观特征,通过计算行人特征相似度获得初步的行人跟踪结果;然后,进行跟踪结果的社会力优化,一是定义行人分组行为,对每个行人跟踪目标进行分组计算,并通过添加分组标识,实现同组行人在遮挡的情况下的准确跟踪;二是通过定义的行人领域,对行人分组进行排斥计算,实现避免碰撞后的准确跟踪。结果在公用数据集ETH(eidgenssische technische hochschule)、MOT16(multi-object tracking 16)和ADL(adelaide)的6个第一人称视频序列上与其他跟踪算法进行对比实验,本文算法的运行速度达到准实时的20.8帧/s,同时相比其他准实时算法,本文算法的整体跟踪性能MOTA(multiple object tracking accuracy)提高了2.5%。结论提出的第一人称视频中社会力优化的多行人跟踪算法,既能准确地在第一人称场景中跟踪多个行人,又能较好地满足实际应用需求。

关键词：第一人称视频多行人跟踪社会力优化碰撞避免分组行为

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部件检测和语义网络的细粒度鞋类图像检索

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中国图象图形学报 2020年第8期25卷 1578-1590页

作者：陈前刘骊付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的细粒度图像检索是当前细粒度图像分析和视觉领域的热点问题。以鞋类图像为例,传统方法仅提取其粗粒度特征且缺少关键的语义属性,难以区分部件间的细微差异,不能有效用于细粒度检索。针对鞋类图像检索大多基于简单款式导致检索效率... 详细信息

目的细粒度图像检索是当前细粒度图像分析和视觉领域的热点问题。以鞋类图像为例,传统方法仅提取其粗粒度特征且缺少关键的语义属性,难以区分部件间的细微差异,不能有效用于细粒度检索。针对鞋类图像检索大多基于简单款式导致检索效率不高的问题,提出一种结合部件检测和语义网络的细粒度鞋类图像检索方法。方法结合标注后的鞋类图像训练集对输入的待检鞋类图像进行部件检测;基于部件检测后的鞋类图像和定义的语义属性训练语义网络,以提取待检图像和训练图像的特征向量,并采用主成分分析进行降维;通过对鞋类图像训练集中每个候选图像与待检图像间的特征向量进行度量学习,按其匹配度高低顺序输出检索结果。结果实验在UT-Zap50K数据集上与目前检索效果较好的4种方法进行比较,检索精度提高近6%。同时,与同任务的SHOE-CNN(semantic hierarchy of attribute convolutional neural network)检索方法比较,本文具有更高的检索准确率。结论针对传统图像特征缺少细微的视觉描述导致鞋类图像检索准确率低的问题,提出一种细粒度鞋类图像检索方法,既提高了鞋类图像检索的精度和准确率,又能较好地满足实际应用需求。

关键词：细粒度图像检索鞋类图像部件检测语义网络特征向量度量学习

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面向大规模图像检索的深度强相关散列学习方法

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计算机研究与发展 2020年第11期57卷 2375-2388页

作者：贺周雨冯旭鹏刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学信息化建设管理中心昆明650500 云南大学信息学院昆明650091 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

近年来,随着图像数据量的爆炸式增长,散列方法与深度学习相结合的方法在图像检索领域表现出优异的性能.主流的深度监督散列方法大多采用"成对"策略,利用标签信息生成一个相似矩阵约束散列编码.这类方法的计算开销大,不适用于... 详细信息

近年来,随着图像数据量的爆炸式增长,散列方法与深度学习相结合的方法在图像检索领域表现出优异的性能.主流的深度监督散列方法大多采用"成对"策略,利用标签信息生成一个相似矩阵约束散列编码.这类方法的计算开销大,不适用于大规模的图像检索.为此,提出了一种一元深度监督散列学习方法——深度强相关散列学习方法,为卷积神经网络添加了一个散列层以得到散列码,通过计算低维散列码之间的汉明距离完成快速图像检索.特别地,为了学习到的散列码更具有区别性,提出了强相关损失函数约束散列码的生成.强相关损失函数通过改变模型对权重矩阵的敏感度调节特征之间的距离,尽可能地增大特征类间距离、缩小类内距离.该方法能够实现快速、准确的大规模图像检索,并且可以广泛地使用在多种卷积神经网络中.在CIFAR-10, NUS-WIDE, SVHN这3个大规模公开数据集中进行了大量实验,结果表明该方法的图像检索性能优于目前主流方法.

关键词：近似最近邻搜索图像检索卷积神经网络深度散列学习损失函数

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基于FPGA的频域幸运成像算法

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天文研究与技术 2022年第3期19卷 253-263页

作者：黄学明李彬华王锦良昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机应用技术重点实验室云南昆明650500

幸运成像技术是一种事后图像恢复技术,能够有效减小大气湍流对图像质量的影响。传统的频域幸运成像算法的效果优于空域算法,主要由图像预处理、数据选择和数据叠加3部分组成。提出了一种基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate A... 详细信息

幸运成像技术是一种事后图像恢复技术,能够有效减小大气湍流对图像质量的影响。传统的频域幸运成像算法的效果优于空域算法,主要由图像预处理、数据选择和数据叠加3部分组成。提出了一种基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的频域幸运成像算法,并在现场可编程门阵列上构建了频域幸运成像的实验系统。本系统通过将二维转换为两个一维的处理方式对天文图像数据进行二维快速傅里叶变换(2D-FFT),采用频域数据的实部平方与虚部平方之和代替幅值进行数据选择,得到的高分辨率图像与基于中央处理器(Central Processing Unit,CPU)算法处理的结果基本相同。本实验系统能对2000帧128×128像素的图像进行频域幸运成像处理,比传统的基于中央处理器频域幸运成像算法速度快13倍多,实现了对传统频域幸运成像算法的加速,同时也为将来频域幸运成像的实时化提供了一种可行的技术方案。

关键词：幸运成像大气湍流 2D-FFT 频域现场可编程门阵列

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基于改进YOLOv4的中小型绝缘子检测

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电视技术 2022年第3期46卷 74-82页

作者：李磊李英娜赵振刚昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术运用重点实验室云南昆明650500

为解决中小型绝缘子在检测目标时出现的漏检、错检问题,提出一种改进YOLOv4算法的中小型绝缘子检测方法。首先,通过增加特征融合层、引入SE注意力机制的方式改变YOLOv4网络结构,以发掘更有用的中小型绝缘子特征信息。其次,在模型结尾增... 详细信息

为解决中小型绝缘子在检测目标时出现的漏检、错检问题,提出一种改进YOLOv4算法的中小型绝缘子检测方法。首先,通过增加特征融合层、引入SE注意力机制的方式改变YOLOv4网络结构,以发掘更有用的中小型绝缘子特征信息。其次,在模型结尾增加负例挖掘模块,抑制复杂背景干扰,提高绝缘子检测准确度。最后,使用改进k-means++算法重新聚类符合中小型绝缘子特征的先验框以加快模型收敛速度。实验结果表明,使用含负例挖掘模块的改进算法进行绝缘子检测,中目标和小目标的平均精度(Average precision,AP)分别达到88.91%和73.09%,对中小型绝缘子检测具有一定的参考价值。

关键词：中小型绝缘子改进YOLOv4 SE注意力负例挖掘

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应用代码自动生成与补全的编程贡献分析

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信息技术 2022年第12期46卷 29-38,46页

作者：宋超姜瑛杨扬昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 玉溪师范学院数学与信息技术学院云南玉溪653100

为了提高编程效率和质量,大量程序员使用代码自动生成和补全工具的辅助。现有研究没有综合分析程序员、代码自动生成和补全工具及编程平台对编程效率和质量的影响。为此,提出一种应用代码自动生成和补全的编程贡献分析方法,基于程序员... 详细信息

为了提高编程效率和质量,大量程序员使用代码自动生成和补全工具的辅助。现有研究没有综合分析程序员、代码自动生成和补全工具及编程平台对编程效率和质量的影响。为此,提出一种应用代码自动生成和补全的编程贡献分析方法,基于程序员操作定义了相关行为,构建了应用代码自动生成和补全工具的编程过程DFA,定义了编程过程中程序员、代码自动生成和补全工具及编程平台的贡献率计算方法。实验结果表明,该方法可以有效分析编程过程中不同角色的贡献。

关键词：代码自动生成和补全工具程序员编程平台程序员行为编程贡献分析

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多T型支接线路配电网系统故障定位方法

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数据通信 2022年第2期 23-27页

作者：刘畅刘爱莲李英娜李川昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省昆明市650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南省昆明市呈贡区650500

本文以中性点非有效接地形式配电网系统发生单相接地故障后的零序网络特征为依据,针对T型支接线路下基于零序电流相似度的算法误判问题,提出一种瞬时功率首峰极性与零序电流相似度结合的故障定位方法。通过T型支接线路各测点瞬时功率首... 详细信息

本文以中性点非有效接地形式配电网系统发生单相接地故障后的零序网络特征为依据,针对T型支接线路下基于零序电流相似度的算法误判问题,提出一种瞬时功率首峰极性与零序电流相似度结合的故障定位方法。通过T型支接线路各测点瞬时功率首峰极性检测故障是否发生在T型支接线路测点,对于故障未发生在T型支接线路测点的情况则根据瞬时功率推测大致区段,计算这些区段的零序电流相似度,定位故障区段。仿真结果表明,方法在不同故障条件下均可准确定位故障区段,有效解决了T型支接线路发生故障时的区段定位误判问题。

关键词：配电网 T型支接线路零序网络区段定位零序电流瞬时功率

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面向误差最小化的在线服务信誉度量

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重庆大学学报（自然科学版） 2020年第7期43卷 63-74页

作者：曾俊威付晓东岳昆刘骊刘利军冯勇昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南大学信息学院昆明650091

由于每个在线服务可以通过其自身的真实质量被客观比较,存在潜在的真相服务排序。为了使用户进行服务选择时有真实客观的在线服务信誉排序作为参考,服务信誉应当尽可能地接近真相服务排序。提出一种面向误差最小化的在线服务信誉度量方... 详细信息

由于每个在线服务可以通过其自身的真实质量被客观比较,存在潜在的真相服务排序。为了使用户进行服务选择时有真实客观的在线服务信誉排序作为参考,服务信誉应当尽可能地接近真相服务排序。提出一种面向误差最小化的在线服务信誉度量方法。该方法将用户对服务的偏好排序视为对真实服务排序的带噪估计,利用Kendall tau距离指标来衡量服务排序与真相排序之间的误差,通过设定真相与用户对服务的偏好排序集合之间的平均误差上限找出可能的真相服务排序,寻找与可能的真相服务排序集合之间平均误差最小的服务排序作为服务信誉。由于所有的服务排序都有可能为真相排序,造成了该方法的计算困难,利用分支切割法对该方法进行优化求解。以真实数据集和模拟数据集为基础,通过实验验证了该方法在保证运行效率的同时得到与真相误差更小的信誉度量结果。

关键词：在线服务信誉度量真相排序最小误差分支切割法

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基于AMC的高增益高平坦度偶极子天线

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微波学报 2024年第S1期40卷 32-35页

作者：陈昱洁刘佳丽窦江玲沈韬宋健王青旺昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 北京机械设备研究所北京100143 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学研究生院昆明650500

本文提出了一种加载人工磁导体(AMC)反射板的高增益偶极子天线。天线由一对交叉偶极子和AMC反射器组成。首先利用AMC的同相反射特性在保持低剖面的同时获得了较高的增益,同时在AMC反射板的介质基板和金属反射地板之间增加空气层等效增... 详细信息

本文提出了一种加载人工磁导体(AMC)反射板的高增益偶极子天线。天线由一对交叉偶极子和AMC反射器组成。首先利用AMC的同相反射特性在保持低剖面的同时获得了较高的增益,同时在AMC反射板的介质基板和金属反射地板之间增加空气层等效增加介质板厚度,展宽AMC单元的同相反射带宽。然后为了改善天线的阻抗匹配和增益的平坦度,在偶极子的辐射臂上进行凹槽处理。此外为了避免馈线相互交叉造成匹配调节不便的问题,馈电采用了交叉耦合结构。测试结果表明,天线的阻抗带宽为4.59~5.24GHz(13.22%),天线增益具有高平坦度且峰值增益为9.9dBi。

关键词： AMC 高增益高平坦度

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基于快速鲁棒性主成分分析的日冕喷流自动检测方法

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天文研究与技术 2022年第1期19卷 78-85页

作者：耿成杰李润鑫刘辉尚振宏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 中国科学院云南天文台云南昆明650216 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

使用快速鲁棒性主成分分析(Fast Robust Principal Component Analysis,Fast RPCA)方法对日冕序列图像中的日冕喷流活动进行检测。检测的基本思路是利用快速鲁棒性主成分分析方法中低秩和稀疏分解的思想与日冕序列图像中有着变化尺度稍... 详细信息

使用快速鲁棒性主成分分析(Fast Robust Principal Component Analysis,Fast RPCA)方法对日冕序列图像中的日冕喷流活动进行检测。检测的基本思路是利用快速鲁棒性主成分分析方法中低秩和稀疏分解的思想与日冕序列图像中有着变化尺度稍小且占比较大的随机变化背景成分、变化尺度较大且占比较小的日冕喷流的特点相结合,实现随机复杂多变的动态背景和稀疏运动目标之间的分离,从而检出作为前景变化的日冕喷流。采用太阳动力学天文台(Solar Dynamics Observatory,SDO)卫星的大气成像仪(Atmospheric Imaging Assembly,AIA)两组不同时间段、不同波段、不同观测位置的日冕序列图像作为研究对象。研究内容主要包括日冕序列图像的预处理、日冕喷流检测、快速鲁棒性主成分分析方法与帧间差分法的检测结果对比分析。实验结果表明,与帧间差分法相比,快速鲁棒性主成分分析方法能够检出强度较弱的日冕喷流,且提高了日冕喷流检测的准确度。

关键词：日冕喷流检测快速鲁棒性主成分分析帧间差分运动目标提取

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