作者单位
摘要
1 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
2 上海宇航系统工程研究所,上海 201109
动作识别是计算机视觉基础任务之一,骨架序列包含了大部分的动作信息,因此基于骨架的动作识别算法受到很多学者关注。人体骨架在数学上是一个天然的图,所以图卷积被广泛应用于动作识别。但普通的图卷积只聚合两两节点间的低阶信息,不能建模多节点间的高阶复杂关系。针对此问题,本文提出一种多尺度超图卷积网络,在空间和时间两个维度聚合更丰富的信息,提高动作识别准确度。多尺度超图卷积网络采用编解码结构,编码器使用超图卷积模块聚合超边中多个节点间的相关信息,解码器使用超图融合模块恢复原始骨架结构,另外基于空洞卷积设计了多尺度时间图卷积模块以更好地聚合时间维度运动信息。NTU-RGB+D和Kinetics数据集上的实验结果验证了算法的有效性。
动作识别 图卷积 超图卷积 空洞卷积 action recognition graph convolution hypergraph convolution dilated convolution 
光学仪器
2022, 44(4): 39
作者单位
摘要
1 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
2 上海宇航系统工程研究所,上海 201109
动作识别是计算机视觉领域的一项重要任务,主要有基于RGB视频和人体骨架两种数据模态的领域,主流方法分别是3D卷积神经网络和图卷积神经网络。针对视频和人体骨架两种数据模态的不同特点,设计了双分支网络分别对两种数据模态进行建模。对于人体骨架数据,基于自注意力机制设计了图卷积神经网络,该算法能在基于骨架的动作识别任务中达到先进的性能。对于视频数据,采用3D卷积网络进行特征提取。同时,利用深监督方法对两种数据模态的中间特征进行监督,提高两种数据特征的耦合度,进一步提高网络效率。这种算法的网络结构简单,在NTU-RGBD60(CS)数据集上仅用3.37×107的参数量可达到95.6%的精度。
基于人体骨架的动作识别 图卷积神经网络 自注意力机制 3D卷积神经网络 skeleton-based action recognition graph convolutional neural network self-attention mechanism 3D convolution neural network 
光学仪器
2022, 44(4): 16
作者单位
摘要
1 华中科技大学武汉光电国家研究中心,湖北 武汉 430074
2 西安航天发动机有限公司,陕西 西安 710100
3 中国直升机设计研究所,江西 景德镇 333000
高铜合金(也称高强高导铜合金)同时具有高导热导电性和高强度,其复杂零件在航天航空、石油化工、**装备及海洋舰艇等领域的应用十分广泛。由于对激光吸收率极低、热导率极高,激光选区熔化(Selective Laser Melting, SLM)成形高铜合金的研究才起步。利用2000 W高功率光纤激光器作为光源,成形了QCr0.8高铜合金,研究了工艺参数对其致密化行为的影响,获得了致密的优化工艺参数,在此基础上,研究了其组织和性能。研究结果表明:当工艺参数不当时,SLM成形QCr0.8高铜合金会产生圆气孔和不规则的未熔合孔洞,前者出现在输入激光能量过高、出现深熔模式熔道时,后者出现在输入激光能量不足、扫描间距太小及搭接率太大时。优化的工艺参数为:激光功率2000 W,扫描速度600 mm/s,扫描间距0.20 mm,铺粉层厚0.05 mm。采用优化的工艺参数成形的高铜合金的致密度可以达到99.9%。其XOZ面的微观组织是沿成形方向生长的柱状晶,XOY面的微观组织可以分为细晶区与粗晶区,采用扫描电镜(SEM)可以观察到细小的胞状晶组织。沉积态时抗拉强度为234.7 MPa,屈服强度为173.9 MPa,延伸率为26.0%,导电率为国际退火铜标准(IACS)的37.8%;经过时效热处理后,抗拉强度为468.0 MPa,屈服强度为377.3 MPa,延伸率为19.2%,导电率为IACS的98.3%。研究成果为复杂高铜合金零件的制备提供了新方法。
激光技术 高强高导CuCr合金 激光选区熔化 微观组织 力学性能 导电性 
中国激光
2022, 49(16): 1602005
宋文韬 1,2,3,*胡勇 1,2匡定波 1巩彩兰 1,2[ ... ]黄硕 1,2,3
作者单位
摘要
1 中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083
2 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083
3 中国科学院大学,北京 100049
针对红外舰船小目标图像复杂背景弱信号,虚警率较高且难以被精确检测的问题,提出了一种恒虚警率(Constant False-Alarm Rate,CFAR)-全连接条件随机场(Dense Conditional Random Fields,DCRF)舰船目标检测算法.该算法针对小目标与虚警信号变化特征相似但结构特征不同的特点,利用CRF的多维上下文(空间、辐射)表达的优势,实现虚警特征抑制,并引入CFAR对模型进行改进,提高了DCRF对于弱信号目标的检出能力,实现舰船小目标的精确检测与分割.实验结果表明,该算法能够充分利用海域的全局上下文信息,能够在保持较高检出率同时,有效降低虚警率,实现单帧端到端的小目标检测.
遥感 全连接条件随机场 红外小目标 恒虚警率 remote sensing dense conditional random fields infrared dim target constant false-alarm rate (CFAR) 
红外与毫米波学报
2019, 38(4): 04520
张文奇 1,2,3巩彩兰 1,3,*胡勇 1,3宋文韬 1,2,3匡定波 1,3
作者单位
摘要
1 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
采用4种不同的地表特征因子及其组合,使用三层分解模型对研究区地表温度进行降尺度实验。实验结果表明:1)使用多地表特征因子组合的三层分解模型获得的降尺度精度高于使用单因子获得的降尺度精度,均方根误差由0.813 K提高到0.763 K,降尺度结果的误差主要集中在建筑区域;2)采用热场强度指数和热场变异指数作为评价指标,研究城市热岛效应,两种评价指标均表明多因子模型的精度优于单因子模型的精度。
遥感 热红外图像降尺度 地表特征因子 城市热岛 地表温度 
光学学报
2019, 39(9): 0928001
张文奇 1,2,3,*巩彩兰 1,3胡勇 1,3宋文韬 1,2,3匡定波 1
作者单位
摘要
1 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
地表温度(Land surface temperature, LST)是地-气相互作用和能量交换的重要参数之一.为了获取高空间分辨率地表温度数据, 研究改进了一种热红外遥感数据降尺度方法, 并以上海市Landsat8 OLI/TIRS影像为数据源进行了实验验证, 归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)被分解为低频层、边缘层和细节层, 其中边缘层和细节层按比例增加到热红外数据中.并与经典的热红外降尺度方法DisTrad算法和TsHARP算法作为对比, 将模拟的地表温度(270 m)作为降尺度数据源实现LST降尺度(90 m).实验结果表明, 三种降尺度方法都保留原有的地表温度的空间特征, 但DisTrad算法和TsHARP算法增加了真实数据中并不存在的温度差异; 改进的三层分解模型地表温度的均方根误差为0.913 K, 与DisTrad方法和TsHARP算法相比精度分别提高了0.937 K和0832 K.
空间降尺度 三层分解模型 热红外影像 地表温度 spatial downscaling threelLayer decomposition thermal infrared image land surface temperature 
红外与毫米波学报
2019, 38(2): 02203
作者单位
摘要
1 中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083
2 中国科学院大学,北京 100049
以上海海岸带为研究区域,以1985 ~ 2015年的 Landsat系列影像为数据来源,提出了一种关于海岸线遥感提取的新思 路。结合面向对象影像分割、阈值选取、边缘检测和潮位校正等过 程,分幅提取了研究区7个年份的海岸线。同时分析了近30年来 上海海岸线的变迁规律。结果表明,受自然和 人为两方面因素的影响,上海海岸线的变迁整体表现为岸线外推、海岸淤涨。海岸 线的总长度表现为上升态势:从1985年的176.54 km到2015年 的189.77 km,新增的岸线长度为13.23 km。该研究成果揭示了上海 海岸带的发展进程,为人们进一步提取和分析上海海岸带的土地利用 变化规律提供了数据基础和参考价值。
海岸线 遥感影像 面向对象分割 水陆分离 上海海岸带 coastline remote sensing image object-oriented segmentation separation of land and water Shanghai coast zone 
红外
2017, 38(9): 20

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!