基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别 被引量：1

1

作者 王昊 陈黎 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期291-298,共8页

为解决现有车牌识别算法在面对旋转倾斜车牌以及双行车牌图像时识别精度偏低的问题,提出一种基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别算法。优化深度残差网络结构,使模型更好提取低分辨率车牌图像的特征;取消对特征图平均池化操作,... 为解决现有车牌识别算法在面对旋转倾斜车牌以及双行车牌图像时识别精度偏低的问题,提出一种基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别算法。优化深度残差网络结构,使模型更好提取低分辨率车牌图像的特征;取消对特征图平均池化操作,在保留图像全局特征的前提下,将多维特征化为特征序列;引入注意力机制对特征序列并行解码,加快模型推理速度,提升特殊车牌的识别精度。实验结果表明,与现有的文字识别模型CRNN、DAN、ASTER对比,在公开车牌数据集CCPD上取得了更高的准确率,验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 车牌识别 文字识别 多头注意力 自注意力机制 卷积神经网络 循环神经网络 残差网络

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抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法

2

作者 何水 陈黎 陈姚节 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期161-168,共8页

船舶跟踪任务中水面拖纹干扰和目标遮挡会影响船舶跟踪的效果。提出一种抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法。对图像预处理,提升图像清晰度;使用离线训练的拖纹检测器检测水面拖纹,实时校正船舶跟踪框;根据感知哈希算法判断是否发生目标... 船舶跟踪任务中水面拖纹干扰和目标遮挡会影响船舶跟踪的效果。提出一种抑制船尾拖纹的长时段船舶跟踪方法。对图像预处理,提升图像清晰度;使用离线训练的拖纹检测器检测水面拖纹,实时校正船舶跟踪框;根据感知哈希算法判断是否发生目标遮挡,遮挡时使用在线检测器对目标区域进行检测,找回船舶位置并初始化跟踪器,实现长时段跟踪。实验结果表明,该方法能有效抑制船尾拖纹对跟踪的影响,提高船舶跟踪精度,实现长时段船舶跟踪。 展开更多

关键词 船舶跟踪 拖纹检测 孪生网络 长时段 重检测

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改进FCOS算法的车辆检测方法研究

3

作者 杜昌皓 张智 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期257-262,281,共7页

针对目前车辆检测的误差率高、检测速度慢等问题,提出一种基于改进全卷积单阶段(Fully Convolutional One-Stage Object Detection,FCOS)的车辆检测算法。通过引入一种考虑多个几何特征的交并比损失函数,改善了训练过程中高长宽比车辆... 针对目前车辆检测的误差率高、检测速度慢等问题,提出一种基于改进全卷积单阶段(Fully Convolutional One-Stage Object Detection,FCOS)的车辆检测算法。通过引入一种考虑多个几何特征的交并比损失函数,改善了训练过程中高长宽比车辆、并行车辆难以准确回归的现象;使用多尺度卷积结合多维特征信息,增强了算法对不同尺度检测的鲁棒性;根据车辆检测场景改进了回归尺度,提高模型的推理准确度。实验结果表明,该方法在车辆检测任务中能够明显提升检测精度并保持检测速度不下降。 展开更多

关键词 计算机视觉 车辆检测 全卷积网络 多尺度卷积

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基于视野约束下随机游走的曲线结构断裂连接方法 被引量：1

4

作者 沈吉 陈黎 田菁 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第11期227-232,281,共7页

在对曲线目标分割时,受到光照、灰度等因素的影响,容易出现局部分割断裂的现象,传统算法无法兼顾连接效率和对象原有形态的保护。针对此情况,提出一种条件随机场理论结合有偏随机游走的曲线目标断裂连接方法。令游走个体受到不同连通区... 在对曲线目标分割时,受到光照、灰度等因素的影响,容易出现局部分割断裂的现象,传统算法无法兼顾连接效率和对象原有形态的保护。针对此情况,提出一种条件随机场理论结合有偏随机游走的曲线目标断裂连接方法。令游走个体受到不同连通区域节点的引力作用,引力作为游走个体运动的主要驱动力;令游走个体具有保持当前运动状态的特性,量化为惯性力;将人类行走时的行进视野赋予游走个体,约束力的作用范围。最终使单游走个体游走路线为线型,多游走个体综合为曲线行进,达到连接断裂的效果。实验表明该方法能够很好地解决断裂问题,提高了连接效率的同时保持了对象原有形态的完整性。 展开更多

关键词 有偏随机游走 断裂连接 惯性 视野

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基于多模态深度学习的RGB-D物体识别 被引量：6

5

作者 骆健 蒋旻 +1 位作者 刘星 周龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1624-1629,共6页

针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal spars... 针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal sparse auto-encoder and recursive neural networks,MSAE-RNNs)的深度学习模型。SAE结合卷积及池化技术分别从RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图、3D曲面法线中提取低层次的平移不变性特征,作为多个固定树RNNs的输入,得到更加抽象的高层特征,融合后的多模态特征,采用SVM分类器进行分类。在RGB-D数据集上的实验结果表明,该算法的物体识别率达到90.7%,较其它算法提高了3%-9%,能很好完成RGB-D物体的识别。 展开更多

关键词 多模态 稀疏自编码 递归神经网络 卷积及池化 3D曲面法线

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改进K均值与模糊置信度的脑部MRI分割 被引量：3

6

作者 刘小明 喻杰 +1 位作者 刘俊 梅明 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第3期710-715,共6页

针对脑部磁共振图像(MRI)的灰度分布特性,提出一种结合灰度距离加权K-means聚类与模糊置信度的混合医学图像分割方法。采用改进的灰度加权K-means聚类方法对MRI图像进行训练分类得到粗略分类结果,运用基于支持向量数据域描述(SVDD)的模... 针对脑部磁共振图像(MRI)的灰度分布特性,提出一种结合灰度距离加权K-means聚类与模糊置信度的混合医学图像分割方法。采用改进的灰度加权K-means聚类方法对MRI图像进行训练分类得到粗略分类结果,运用基于支持向量数据域描述(SVDD)的模糊置信度方法对每个类精细分割,得到脑部各组织的输出图像。该算法分割时逐渐增大目标模糊置信度门限,通过对模糊置信度的动态优化来逼近最佳分割结果。在脑部MRI图像上的实验结果表明,该方法在处理图像灰度分布不均匀、存在孤立点、细化轮廓等问题时具有较高的准确度和鲁棒性。 展开更多

关键词 图像分割 K-MEANS聚类 支持向量数据域描述 模糊置信度 磁共振图像

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云环境中的多授权机构访问控制方案 被引量：13

7

作者 郑良汉 何亨 +2 位作者 童潜 杨湘 陈享 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第11期1865-1878,共14页

密文策略属性加密(CP-ABE)十分适用于云环境中的数据访问控制。现有的CP-ABE算法未考虑多个文件的访问结构具有层次关系,需要对每个文件分别加密实现其访问控制需求,导致较大的开销;此外,大多数方案只有单个授权机构管理密钥,对授权机... 密文策略属性加密(CP-ABE)十分适用于云环境中的数据访问控制。现有的CP-ABE算法未考虑多个文件的访问结构具有层次关系,需要对每个文件分别加密实现其访问控制需求,导致较大的开销;此外,大多数方案只有单个授权机构管理密钥,对授权机构的安全性与可靠性要求极高。提出一种云环境中基于区块链的多授权机构访问控制方案(BMAC)。在BMAC中,设计了一种层次化CP-ABE算法,对于具有层次关系的多个文件,仅需加密一次,访问者在满足部分访问条件时能解密得到部分文件,满足全部条件时得到全部文件;设计了一种基于区块链的多授权机构密钥管理方法,通过区块链技术使得所有授权机构能够诚实并行地进行私钥分发。安全性与性能分析验证了BMAC能够有效保障数据机密性,抵抗串谋攻击,实现安全高效的细粒度数据访问控制以及去中心化的私钥分发。 展开更多

关键词 云计算 访问控制 属性加密 多授权机构 区块链

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基于多尺度反向投影的图像超分辨率重建算法 被引量：7

8

作者 熊亚辉 陈东方 王晓峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期251-259,共9页

为解决当前主流图像超分辨率重建算法对低分辨率图像中细节信息利用不够充分的问题,提出一种基于多尺度反向投影的图像超分辨率重建算法。使用多个不同尺度的卷积核从浅层特征提取层中提取出不同维度的特征信息,输入到反向投影模块后,... 为解决当前主流图像超分辨率重建算法对低分辨率图像中细节信息利用不够充分的问题,提出一种基于多尺度反向投影的图像超分辨率重建算法。使用多个不同尺度的卷积核从浅层特征提取层中提取出不同维度的特征信息,输入到反向投影模块后,交替使用升采样和降采样来优化高分辨率和低分辨率图像的投影误差,同时运用残差学习的思想将升采样和降采样阶段提取到的特征使用级联的方式进行连接,从而提升图像的重建效果。实验结果表明,在Set5、Set14和Urban100数据集上,与Bicubic、SRCNN、ESPCN、VDSR和LapSRN 5种主流算法相比,该算法的峰值信噪比和结构相似性均有所提高。 展开更多

关键词 图像超分辨率重建算法 多尺度 反向投影 迭代式升采样和降采样 深度学习

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基于SDN架构的网络能耗与性能动态调节机制 被引量：3

9

作者 许磊 顾进广 何亨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期108-114,共7页

传统网络环境不能较好地兼顾网络性能和能耗。为此,提出一种新的网络评价算法。在软件定义网络环境中,利用启发式算法,使用流表机制动态调节广域网的网络拓扑,实现网络性能和能耗的调节,并对其性能和能耗的调节效果进行评价。实验结果表... 传统网络环境不能较好地兼顾网络性能和能耗。为此,提出一种新的网络评价算法。在软件定义网络环境中,利用启发式算法,使用流表机制动态调节广域网的网络拓扑,实现网络性能和能耗的调节,并对其性能和能耗的调节效果进行评价。实验结果表明,与传统网络只关注网络性能或能耗的算法相比,该算法能够实现网络性能和能耗的动态调节,实现简单,并且链路利用率较高。 展开更多

关键词 软件定义网络 能耗 动态调节 启发式算法 网络评价

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基于有偏随机游走的曲线目标断裂连接方法 被引量：1

10

作者 卢明 陈黎 田菁 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2921-2925,共5页

曲线型目标的分割结果受光照,灰度不均等干扰因素影响,易造成曲线型结构断裂的问题,为此提出一种基于有偏随机游走的线状目标连接算法。以引力作为游走者的驱动力,不同连通块的线型目标对游走者提供不同的引力,在最邻近线型目标块的中... 曲线型目标的分割结果受光照,灰度不均等干扰因素影响,易造成曲线型结构断裂的问题,为此提出一种基于有偏随机游走的线状目标连接算法。以引力作为游走者的驱动力,不同连通块的线型目标对游走者提供不同的引力,在最邻近线型目标块的中心线的引导下,进行游走,连接断裂目标。综合中心线信息以及外周邻近线区域块的信息调整游走者转移概率,驱使单游走者游走路径趋于线型,多游走者的路径综合为曲线型结构。实验结果表明,即使在复杂的环境中,该算法也有一定的自适应性,应对不同变化场景有相应的连接效果。 展开更多

关键词 曲线目标 有偏随机游走 引力 断裂 连通性

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基于图像分割的水炮射流落点检测 被引量：2

11

作者 周俊杰 陈黎 陈姚节 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第11期3262-3268,共7页

针对现有水炮系控制系统难以获取有效的打击效果反馈,提出一种基于射流图像分割的水炮射流落点检测方法。将水炮射击时的图像作为输入,实时决策出图像中的射流落点。通过设计一个轻量级的深度学习语义分割网络L-Unet对包含水炮射流实体... 针对现有水炮系控制系统难以获取有效的打击效果反馈,提出一种基于射流图像分割的水炮射流落点检测方法。将水炮射击时的图像作为输入,实时决策出图像中的射流落点。通过设计一个轻量级的深度学习语义分割网络L-Unet对包含水炮射流实体的影像进行实时分割,在达到射流分割精度需求的基础上实现实时性。在得到完整的射流轮廓后,分析射流轮廓并识别出射流实际落点。在实际场景中进行测试时,在落点检测准确率达到95%的前提下,处理速度达到了32 ms,实现了落点坐标实时反馈。 展开更多

关键词 落点检测 深度学习 语义分割 轮廓分析 实时

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基于大规模集成学习的正脸姿态估计算法

12

作者 陈婉琪 邓春华 《计算机工程与设计》 2024年第12期3592-3599,共8页

现有的正脸姿态估计任务依赖于头部3D姿态的估计和经验阈值的使用,这类方法存在主观性和鲁棒性不足的问题。为解决上述问题,提出一种基于大规模正脸数据驱动的集成学习算法。通过构建大规模正脸类别,解决正脸姿态分类中类内方差大而类... 现有的正脸姿态估计任务依赖于头部3D姿态的估计和经验阈值的使用,这类方法存在主观性和鲁棒性不足的问题。为解决上述问题,提出一种基于大规模正脸数据驱动的集成学习算法。通过构建大规模正脸类别,解决正脸姿态分类中类内方差大而类间方差小的问题,避免人为确定阈值带来的主观性问题。利用人脸特征中的姿态信息和大规模集成的方式,区分正脸图像和非正脸图像,提高分类能力,增强鲁棒性。实验结果表明,所提方法无需依赖关键点标注,具有较短的推理时间,在公共数据集上实现了正脸姿态估计。在光照变化、配饰遮挡、小角度和大角度的真实数据集上展示了高效的分类能力。 展开更多

关键词 正脸姿态估计 表征信息 最近邻分类 集成学习 余弦距离 机器学习 大规模数据

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细粒度可循证医药学文档知识融合表示和推理 被引量：1

13

作者 高峰 龚珊珊 +1 位作者 顾进广 徐芳芳 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期796-808,共13页

知识图谱开放灵活、互操作性强,对于表达医学知识具有重要价值,但现有医学知识本体模型存在过于关注概念体系构建、深层次医学知识及关联缺失、无法循证和难以跨病种和学科等不足,为解决以上问题,提出了一种支持全文内容与结构细粒度知... 知识图谱开放灵活、互操作性强,对于表达医学知识具有重要价值,但现有医学知识本体模型存在过于关注概念体系构建、深层次医学知识及关联缺失、无法循证和难以跨病种和学科等不足,为解决以上问题,提出了一种支持全文内容与结构细粒度知识和知识论证与循证关系表示的医药学融合知识表示模型及其推理机制,构建了一个面向高血压专病的医药知识图谱来验证这一方法。结果表明,该模型能全面、一致地表达医药学文献、文档中的细粒度知识,同时支持可循证查询和推理。 展开更多

关键词 知识图谱 医学知识 细粒度 可循证 推理

原文传递