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监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法综述及展望
1
作者 曹雨然 逯伟卿 +2 位作者 于金佐 周亦博 胡海苗 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期336-356,共21页
行人属性识别旨在判断目标行人的预定义属性标签,从而生成关于该行人的结构化描述,包括年龄、性别、衣着、配饰等多种层次的语义信息.由于行人属性识别在视频监控领域具有极大的应用潜力,该任务广受研究者关注.随着深度学习的快速发展,... 行人属性识别旨在判断目标行人的预定义属性标签,从而生成关于该行人的结构化描述,包括年龄、性别、衣着、配饰等多种层次的语义信息.由于行人属性识别在视频监控领域具有极大的应用潜力,该任务广受研究者关注.随着深度学习的快速发展,研究者提出众多识别行人属性的方法,以获得更为精准的识别结果.针对当前复杂场景下,该任务面临的监控画面不清晰、行人状态变化、遮挡等问题,对监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法进行综述,首先围绕行人属性识别这一任务,介绍其研究背景及任务概念,指出当前研究所面临的问题与挑战;其次根据“单帧图像”和基于视频数据的“序列图像”2种不同的样本类型,对行人属性识别方法进行分类,并依据属性识别过程中所采用的技巧和思路,归纳总结最新提出的行人属性识别方法,概述研究现状;再对当前主流使用的数据集进行分析比较,总结其特点;最后,从状态引导行人属性识别、立体属性、多任务融合、新数据集构建4个方面,思考该领域的未来发展方向并作出展望. 展开更多
关键词 深度学习 智能视频监控 多标签分类 行人属性识别 数据集分析
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特征融合与层间传递:一种基于Anchor DETR改进的目标检测方法
2
作者 章东平 魏杨悦 +3 位作者 何数技 徐云超 胡海苗 黄文君 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期968-978,共11页
目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,旨在从图像或视频中准确识别和定位感兴趣的目标物体。本文提出了一种改进的目标检测算法,通过增加特征融合、优化编码器层间传递方式和设计随机跳跃保持方法,解决一般Transformer模型在目标... 目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,旨在从图像或视频中准确识别和定位感兴趣的目标物体。本文提出了一种改进的目标检测算法,通过增加特征融合、优化编码器层间传递方式和设计随机跳跃保持方法,解决一般Transformer模型在目标检测任务中存在的局限性。针对Transformer视觉模型由于计算量限制只应用一层特征,导致目标对象信息感知不足的问题,利用卷积注意力机制实现了多尺度特征的有效融合,提高了对目标的识别和定位能力。通过优化编码器的层间传递方式,使得每层编码器有效地传递和学习更多的信息,减少层间信息的丢失。还针对解码器中间阶段预测优于最终阶段的问题,设计了随机跳跃保持方法,提高了模型的预测准确性和稳定性。实验结果表明,改进方法在目标检测任务中取得了显著的性能提升,在COCO2017数据集上,模型的平均精度AP达到了42.3%,小目标的平均精度提高了2.2%;在PASCAL VOC2007数据集上,模型的平均精度AP提高了1.4%,小目标的平均精度提高了2.4%。 展开更多
关键词 目标检测 特征融合 TRANSFORMER 注意力机制 图像处理
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运动信息引导的目标检测算法 被引量：1
3
作者 胡海苗 沈柳青 +1 位作者 高立崑 李明竹 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1710-1720,共11页
在室外监控视频的场景下,由于场景的复杂性及目标的多样性,监控视频中的目标存在难以检测的情况,如目标被遮挡、目标尺寸变化等,目标检测任务仍然存在挑战。基于此,提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目... 在室外监控视频的场景下,由于场景的复杂性及目标的多样性,监控视频中的目标存在难以检测的情况,如目标被遮挡、目标尺寸变化等,目标检测任务仍然存在挑战。基于此,提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目标检测的准确率。对运动目标检测算法进行一定的改进,使得到的运动前景图中能够保持静止目标前景的存在;利用运动前景图中的前景可以指示目标空间位置的特点,在特征层面将网络提取的特征图与获取的以运动前景图为主的运动信息相融合,提高特征图可能存在目标区域的响应值;在目标检测算法的检测器中,引入一个定位分支,利用视频帧的运动前景图,学习候选目标的定位置信度,并与目标的分类置信度加权求和,作为目标最终的置信度,再通过非极大值抑制方法得到检测结果。实验证明,在固定摄像机下采集的数据集中,所提算法能够提升目标检测的准确率。 展开更多
关键词 运动信息 前景区域 特征融合 定位分支 目标检测
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基于Hash结构的机械统计分词系统研究 被引量：8
4
作者 费洪晓 胡海苗 巩燕玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第5期159-161,共3页
在综合比较了常用的机械分词方法和统计分词方法基础上,论文设计并实现了一种基于Hash结构的机械统计分词系统。系统突破了传统的机械分词方法和统计分词方法,结合了两者的优势,并对其做了一系列的改进。从对测试结果的分析可以看出,系... 在综合比较了常用的机械分词方法和统计分词方法基础上,论文设计并实现了一种基于Hash结构的机械统计分词系统。系统突破了传统的机械分词方法和统计分词方法,结合了两者的优势,并对其做了一系列的改进。从对测试结果的分析可以看出,系统的分词速度达到了每秒一万两千个汉字以上,且具有较强的未登陆词识别能力。 展开更多
关键词 中文分词 机械分词 统计分词 Hash结构
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基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强 被引量：17
5
作者 高原原 胡海苗 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期944-951,共8页
针对现有算法增强雾气分布不均匀的浓雾图像效果不理想的问题,提出了一种基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强算法。该算法不同于传统的利用全局统计量获取动态截断值的Retinex算法,首先将图像划分为多个子块,计算出适合不同浓... 针对现有算法增强雾气分布不均匀的浓雾图像效果不理想的问题,提出了一种基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强算法。该算法不同于传统的利用全局统计量获取动态截断值的Retinex算法,首先将图像划分为多个子块,计算出适合不同浓度雾气的动态截断值;然后,利用动态截断值对高频细节信息进行动态范围调整,得到多幅局部最优的图像;最后,融合多幅局部最优图像生成高质量的结果,从而实现浓雾图像每个区域细节的增强。实验结果表明,所提算法能够有效去除不均匀浓雾,并保证去雾后图像的亮度保持在适合人眼观察的范围。 展开更多
关键词 图像去雾 图像增强 图像分解 多子块增强 浓雾图像
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热红外视频监控下行人目标前景区域提取 被引量：6
6
作者 张玉贵 沈柳青 胡海苗 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1721-1729,共9页
在热红外视频监控环境下,针对热红外图像因周围环境温度变化而导致热红外图像灰度值反转的问题,提出了一种通过热红外图像的边界特征和运动特征的融合来提取行人目标前景区域的方法。首先,利用行人目标和周围环境存在的显著性差异来提... 在热红外视频监控环境下,针对热红外图像因周围环境温度变化而导致热红外图像灰度值反转的问题,提出了一种通过热红外图像的边界特征和运动特征的融合来提取行人目标前景区域的方法。首先,利用行人目标和周围环境存在的显著性差异来提取行人目标的边界特征,对所提取的边界特征进行边界填充,并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标,从而获取最终的边界特征提取结果;其次,利用相邻帧之间的运动信息来获取行人目标的运动特征,对所获取的运动特征进行形态学处理,并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标,从而获取最终的运动特征提取结果;最后,对所获取的边界特征提取结果和运动特征提取结果进行融合来获得最终的检测结果。实验证明,在公开的OSU和LSI热红外图像行人目标检测数据集中,所提方法能够有效地降低环境温度变化的不利影响,并提高行人目标前景区域提取的精度。 展开更多
关键词 边界特征 运动特征 前景区域 行人目标检测 灰度值
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基于临界点动态调整的可扩展哈希索引算法
7
作者 陈茂乾 樊皓楠 +1 位作者 郑锦 胡海苗 《中国科技论文》 北大核心 2017年第20期2331-2336,共6页
提出了1种基于临界点动态调整的可扩展哈希索引算法,通过设置哈希桶容量限制,解决索引在动态非均匀数据集中表现不稳定的问题,以实现索引可扩展;通过提出1种临界点动态调整方法,解决数据点的随机偏移问题,以提高算法的稳定性。将所提算... 提出了1种基于临界点动态调整的可扩展哈希索引算法,通过设置哈希桶容量限制,解决索引在动态非均匀数据集中表现不稳定的问题,以实现索引可扩展;通过提出1种临界点动态调整方法,解决数据点的随机偏移问题,以提高算法的稳定性。将所提算法分别在2个真实数据集和1个合成数据集上与当前主流算法进行比较。结果表明,所提算法不仅可提升检索准确率,并且具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 局部敏感哈希 容量限制 非均匀数据集 动态调整
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《中国图象图形学报》低质图像增强专刊简介
8
作者 李波 朱策 +7 位作者 操晓春 山世光 石争浩 潘金山 刘家瑛 胡海苗 任文琦 陈秀妍 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期1335-1336,共2页
计算机视觉在户外交通导航、安防监控、目标检测、医学影像辅助分析、诊断及水下探测、目标识别等领域具有广泛应用。清晰的图像画面对于计算机视觉获取正确的图像信息至关重要。然而在各种复杂成像条件(如雾、霾、沙尘、雨雪等恶劣天... 计算机视觉在户外交通导航、安防监控、目标检测、医学影像辅助分析、诊断及水下探测、目标识别等领域具有广泛应用。清晰的图像画面对于计算机视觉获取正确的图像信息至关重要。然而在各种复杂成像条件(如雾、霾、沙尘、雨雪等恶劣天气及海洋等弱光低照环境)下,受光照及各种介质的影响. 展开更多
关键词 计算机视觉 图像增强 目标识别 安防监控 医学影像 水下探测 目标检测 成像条件
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