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研究论文
视觉跟踪技术中孪生网络的研究进展
贺泽民
1
曾俊涛
1
袁宝玺
1
梁德建
2
苗宗成
3,*
作者单位
摘要
1
西京学院 材料与能源科学技术研究院,陕西 西安 710123
2
北京星航机电装备有限公司,北京 100074
3
西北工业大学 光电与智能研究院,陕西 西安 710072
在计算机视觉领域中,基于孪生网络的跟踪算法相比于传统算法提高了精度和速度,但是仍会受到目标遮挡、变形、环境变化等影响,导致孪生网络的跟踪算法的性能降低。为了深入了解基于孪生网络的单目标跟踪算法,本文对现有基于孪生网络目标跟踪算法进行了总结和分析,主要包括在孪生网络中引入注意力机制方法、超参数推理方法和模板更新方法,对这3种方法的目标跟踪算法进行了综述,详细介绍了国内外近几年基于孪生网络的算法研究和发展现状。对3个方面的代表算法采用VOT2016、VOT2017、VOT2018和OTB-2015数据集进行实验对比,获得了多种基于孪生网络的目标跟踪算法的性能。最后对基于孪生网络的目标跟踪算法进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。
计算机视觉
目标跟踪
孪生网络
深度
学习
computer vision
target tracking
Siamese networks
deep learning
PDF全文
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液晶与显示
2024, 39(2): 192
铁路遥感应用技术
一种改进的深度学习冰湖遥感制图方法及应用
杨泞滔
1,2
聂勇
1,2
作者单位
摘要
1
中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都 610299
2
中国科学院大学,北京 100049
冰湖溃决洪水是一种严重的山地自然灾害,威胁着中国高寒区的居民及铁路公路等重要基础设施,自动高效的冰湖遥感制图方法是冰湖灾害评估、监测预警的基础,然而现有自动制图方法在实际冰湖提取应用上难以达到传统人工和半自动冰湖提取方法上的精度,仍需进一步提高。文章在原生U-Net模型基础上,在各桥连接部分融合极化自注意力机制,将输入影像特征分别在空间和通道层保持高分辨率,并通过非线性合成输出细腻的特征,构建了一种改进的U-Net冰湖遥感深度学习制图方法,并将其成功应用在高原铁路关键区。研究结果表明:1)与PSPNet、DeepLabV3+、原生U-Net三种经典模型相比,改进模型在冰湖预测数据集上的各项指标上都有提升,精确率、召回率、交并比和
F
1
值分别达到了0.972 5、0.966 5、0.940 8和0.969 4,相较于原生U-Net网络,精确度、召回率、交并比和
F
1
值分别提高了5.01%、6.05%、10.73%和5.53%;2)基于Landsat-8卫星遥感数据,应用改进模型完成了2013—2022年帕隆藏布和易贡藏布案例区冰湖信息自动高效提取,如2020年冰湖总体精度为98.16%,与参照数据的重叠度达到96.66%,提取的精度满足冰湖灾害评估和监测预警研究需求,可用于铁路等重大工程沿线冰湖灾害防治的实践。
遥感监测
冰湖灾害
深度
学习
自注意力机制
U-Net卷积神经网络
remote sensing monitoring
glacial lake disaster
deep learning
self-attention mechanism
U-Net
PDF全文
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航天返回与遥感
2024, 45(1): 41
铁路遥感应用技术
基于多源遥感的铁路外部环境隐患监测方法综述
李治泓
朱庆
廖成
胡翰
陈琳
作者单位
摘要
西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都 611756
随着中国铁路运营里程的不断增加,铁路外部环境日益复杂,以彩钢瓦房、防尘网、塑料大棚、地膜、塑料垃圾为主的铁路外部环境隐患层出不穷,频繁引发铁路交通重大事故,已经成为铁路安全运营的重要制约因素。铁路外部环境隐患的高效监测是实现治理的重要前提,而遥感技术是目前实现大范围、低成本铁路外部环境隐患监测的最佳手段。为此,文章对光学遥感、合成孔径雷达、激光雷达、地基视频监控等4类遥感监测技术的优势、局限及应用现状进行了梳理;分析了基于人工特征和基于深度学习这两类监测识别方法的特点及不足;最后,从铁路外部环境多源遥感数据多层次融合、铁路外部环境隐患精准识别模型构建、知识引导的铁路外部环境隐患智能动态监测等方面,对基于多源遥感数据融合的铁路外部环境隐患智能监测进行了展望。
多源遥感
监测技术
深度
学习
知识图谱
multi-source remote sensing
monitoring technology
deep learning
knowledge graph
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航天返回与遥感
2024, 45(1): 15
遥感数据处理与应用
基于改进DeepLabV3+的石漠化地区裸岩信息提取
吴永俊
1
汪泓
2,*
杨晨
2
作者单位
摘要
1
黔西南州自然资源管理服务中心,兴义 562400
2
贵州大学矿业学院,贵阳 550025
针对传统喀斯特地区裸岩提取方法成本高、精度低的问题,文章构建了一种基于改进DeepLabV3+的裸岩提取方法。该方法首先在编码器中用CA-DC-MobileNetV3替换DeepLabV3+骨干网络Xception进行特征提取,很大程度上减少了模型的参数量;其次,将编码器提取的特征通过特征金字塔网络和坐标注意力机制进行加强特征提取,以获取更多小目标信息并减少图像细节损失;最后在空洞空间金字塔池化模块将不同空洞率的卷积层进行特征融合,提高信息的利用率。研究结果表明:文章方法在不同场景裸岩提取任务中表现最好,模型参数量约为DeepLabV3+的1/13,交并比、
F
1
分数分别为72.46%、84.03%,上述2个指标相比于DeepLabV3+模型分别提高了4.62和3.19个百分点,并优于其余常用语义分割模型,提高了裸岩提取精度。
裸岩提取
深度
学习
语义分割
坐标注意力机制
bare rock extraction
deep learning
semantic segmentation
coordinate attention mechanism
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航天返回与遥感
2024, 45(1): 123
电磁频谱作战与电磁安全
基于重要区域定位与掩码的射频指纹可视化分析
刘文斌
1,2
范平志
1
杨佳煌
3
李雨锴
3
[ ... ]
孟华
3,*
作者单位
摘要
1
西南交通大学 信息科学与技术学院,成都 611756
2
中国电子科技集团公司第三十研究所,成都 610041
3
西南交通大学 数学学院,成都 611756
针对时域脉冲信号样本的射频指纹提取与深度学习模型的可解释性,提出了一种基于Grad-CAM的重要区域可视化呈现方法,并通过重要区域的多次掩码测试,来分析重要区域对射频指纹识别结果的影响。基于10个辐射源的信号样本,对比了层数不同的两种ResNet模型的测试结果。测试发现该方法能够区分不同类型信号并呈现个体差异。分析表明,该方法能够发现不同辐射源发送相同信号时的重要区域定位差异,能可视化反映辐射源个体特征的空间距离,以及不同模型的特征表征与指纹定位准确度差异;同时发现对重要区域的掩码更容易产生误预测,证明特定信号存在与时频特征相关的射频指纹,并可辅助可视化定位影响射频指纹样本识别的关键点。
可解释性
射频指纹
深度
学习
可视化
信号特征
interpretability
radio frequency fingerprint
deep learning
visualization
signal characteristics
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强激光与粒子束
2024, 36(4): 043019
电磁频谱作战与电磁安全
基于压缩残差网络的雷达辐射源识别方法研究
郭恩泽
1
刘正堂
1
崔博
1
刘国彬
1
[ ... ]
蒋旭
1,*
作者单位
摘要
1
中国人民解放军 63893部队,河南 洛阳 471003
2
中国人民解放军 63896部队,河南 洛阳 471003
针对低信噪比条件下,现有的雷达辐射源信号识别方法存在识别正确率低、时效性差的问题,提出了一种基于压缩残差网络的雷达辐射源信号识别方法。首先,利用Choi-Williams分布的时频分析方法将时域信号转换为二维时频图像;然后,根据应用场景特点,选择卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)“压缩”范围;最后,构建压缩残差网络来自动提取图像特征并完成分类。仿真实验结果表明,在同等体量的设计下,与当前较为常用的标准CNN以及ResNet模型相比,所提模型能够降低信号识别运行时间约88%,在信噪比为−14 dB条件下对14种雷达辐射源信号的平均识别率高约5%。提供了一种高效的雷达辐射源信号智能识别方法,具有潜在的工程应用前景。
压缩残差网络
时频分析
雷达辐射源识别
深度
学习
扩张卷积
compressed residual network
time-frequency analysis
radar radiation source recognition
deep learning
dilateded convolution
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Full Text
强激光与粒子束
2024, 36(4): 043016
信息科学
采用辅助学习的物体六自由度位姿估计
陈敏佳
1,2
盖绍彦
1,2,*
达飞鹏
1,2
俞健
1,2,3,*
作者单位
摘要
1
东南大学 自动化学院,江苏南京20096
2
东南大学 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏南京10096
3
南京航空航天大学 空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室, 江苏南京211106
为了在严重遮挡以及少纹理等具有挑战性的场景下,准确地估计物体在相机坐标系中的位置和姿态,同时进一步提高网络效率,简化网络结构,本文基于RGB-D数据提出了采用辅助学习的六自由度位姿估计方法。网络以目标物体图像块、对应深度图以及CAD模型作为输入,首先,利用双分支点云配准网络,分别得到模型空间和相机空间下的预测点云;接着,对于辅助学习网络,将目标物体图像块和由深度图得到的Depth-
XYZ
输入多模态特征提取及融合模块,再进行由粗到细的位姿估计,并将估计结果作为先验用于优化损失计算。最后,在性能评估阶段,舍弃辅助学习分支,仅将双分支点云配准网络的输出利用点对特征匹配进行六自由度位姿估计。实验结果表明:所提方法在YCB-Video数据集上的AUC和ADD-S<2 cm结果分别为95.9%和99.0%;在LineMOD数据集上的平均ADD(-S)结果为99.4%;在LM-O数据集上的平均ADD(-S)结果为71.3%。与现有的其他六自由度位姿估计方法相比,采用辅助学习的方法在模型性能上具有优势,在位姿估计准确率上有较大提升。
六自由度位姿估计
辅助学习
深度
图像
三维点云
6-DoF pose estimation
auxiliary learning
RGB-D image
3D point cloud
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光学 精密工程
2024, 32(6): 901
信息科学
基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述
刘玉淇
吴一全
*
作者单位
摘要
南京航空航天大学 电子信息工程学院,江苏南京211106
太阳能电池片(Photovoltaic, PV)表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先,阐述了太阳能电池片表面成像方式,列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述;从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点。随后,介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后,系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法,对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。
太阳能电池
缺陷检测
机器视觉
深度
学习
检测网络
solar cells
defect detection
machine vision
deep learning
detection network
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光学 精密工程
2024, 32(6): 868
面向道路场景语义分割的移动窗口变换神经网络设计
杭昊
黄影平
*
张栩瑞
罗鑫
作者单位
摘要
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 200093
语义分割
移动窗口变换神经网络
注意力机制
自动驾驶
深度
学习
semantic segmentation
Swin Transformer
attention mechanism
autonomous driving
deep learning
PDF全文
Full Text
光电工程
2024, 51(1): 230304
局部和全局特征融合的太阳能电池片表面缺陷检测
陶志勇
1
何燕
1,*
林森
2
易廷军
1
张尧晟
1
作者单位
摘要
1
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105
2
沈阳理工大学自动化与电气工程学院,辽宁 沈阳 110159
深度
学习
特征融合
太阳能电池
缺陷分类
缺陷检测
deep learning
feature fusion
solar cells
defect classification
defect detection
PDF全文
Full Text
光电工程
2024, 51(1): 230292
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