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1.
基于无人机影像的高精度人脸识别在应急救援、嫌疑人员跟踪等场景中发挥着重要作用。深度学习卷积神经网络以其较高的精度和较少的人为干扰被广泛应用于目标检测识别领域,能很好地应用于无人机影像人脸识别任务中。探究在无人机嫌疑人员识别应用场景下利用卷积网络进行人脸高精度识别,用改进后的YOLOv3(you only look once)进行无人机影像的人脸检测,将得到的预测框对齐后输入到经典的Facenet人脸识别网络中进行目标身份的判定。实验对比了改进后的YOLOv3、原始YOLOv3和MTCNN(multi-task convolutional neural network)的检测效果以及结合Facenet进行人脸识别的效果。结果表明：1)改进后的YOLOv3相对于原始YOLOv3不仅精度和召回率得到提升,而且模型参数量有所减少,无人机影像的漏检和错检现象也轻于原始YOLOv3;此外,改进后的YOLOv3相对MTCNN的AP(average precision)提升9.49%,检测速度也约是MTCNN的3倍;2)改进后的YOLOv3+Facenet相对于原始YOLOv3+Facenet及MTCNN+Facenet对人脸的区分能力更强,精度更高,对遮挡以及模糊的鲁棒性也更强。 相似文献
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针对华北地区尾矿库自动提取问题，将基于深度学习的SSD目标检测模型应用于遥感图像尾矿库提取。首先标记华北地区2 000个样本，随机挑选1 500个作为训练样本，剩余样本作为测试样本，验证模型的检测精度。分析卷积层对应感受野与图像中尾矿库尺寸关系，发现原始SSD模型漏检误检大型尾矿库。改进SSD模型结构，提出增加额外卷积层的策略，提高对大型尾矿库目标的检测精度。实验表明，在置信度阈值为0.3时，改进的SSD模型相比原始模型，检测精确率提高10.0%，召回率提高14.4%，提高了大型尾矿库检测精度。验证了基于深度学习的SSD目标检测模型自动提取尾矿库的可行性以及改进算法的有效性。 相似文献
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针对光电图像中舰船分类检测困难的问题,提出一种基于改进循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)的舰船目标识别方法。该方法中的VGG19采用多个卷积层提取图像特征,注意建议网络(attention proposal network,APN)通过全连接层的输出定位特征区域,然后采用尺度依赖池化(scale-dependent pooling,SDP)算法选择VGG19中合适的卷积层输出进行类别判定,最后引入多特征描述特征区域,交叉训练VGG19和APN来加速收敛和提高模型精度。利用自建舰船数据集对方法进行测试,识别准确率较VGG19和RA-CNN有较大提升,识别准确率最高可达86.7%。 相似文献
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为了提高人脸检测的速度及鲁棒性,提出了一种基于级联分类器和期望最大、主成分分析（ＥＭ ＰＣＡ）的人脸检测方法．该方法在训练阶段利用不同分辨率的训练样本来训练２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器,再利用ＥＭ ＰＣＡ提取特征来训练非线性支持向量机（ＳＶＭ）;在检测阶段,首先通过２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器快速过滤掉大量的背景区域,再利用非线性支持向量机对余下的候选区域进行进一步验证,以确认是否为人脸．实验结果证明了该方法的有效性和正确性． 相似文献
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针对将YOLOv5模型部署至资源有限的设备时存在模型大、计算量高、检测精度不够、复杂场景下易漏检错检等问题,对YOLOv5算法进行了轻量化、高精度化改进。结合MoblieNetV2的倒残差结构和GhostNet的幻影模块提出MG模块,并基于ShuffleNet系列的分组、重排思想提出MSG模块,将原YOLOv5算法中的Conv模块和C3模块替换为MSG模块,以实现对原YOLOv5架构的轻量化改造。在检测网络的颈部,用分组后相加的操作替代普通卷积降维的操作提高网络对复杂场景的检测精度。结果表明：优化后的模型与原模型相比,模型参数量、模型体积、计算复杂度分别下降了42%、36%、34%和检测精度提高了5%。 相似文献
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在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。 相似文献
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《安徽职业技术学院学报》2022,(1):24-29
相似重复记录检测是数据清洗的重要环节,大数据环境下对相似重复记录检测方法的效率和精度提出了更高的要求。文章针对大数据环境下对相似重复记录检测提出了一种聚类分组检测的KCG算法。该方法首先采用改进的K-modes聚类对大数据进行有效的分组,然后在各分组中采用Pair-wise比较算法检测出所有相似重复记录检测。实验分析结果表明,该方法对大数据环境下的相似重复记录检测的效率和精度有明显提高。 相似文献
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为解决船舶图像与视频检测算法识别率低、实时性差的问题,提出基于回归深度卷积网络的船舶图像与视频检测方法。结合YOLOv2特征提取层和YOLOv3的特征金字塔网络(feature pyramid network, FPN)层思想设计新的网络结构,验证不同激活函数效果,采用聚类算法设计锚框大小。实验表明,相比于YOLO系列网络,本文的方法在船舶图像与视频检测中效果更好,在测试集上平均精度均值为0.920 9,召回率为0.981 8,平均交并比为0.799 1,在视频检测中每秒钟检测的帧数为78～80。为港口船舶智能管理和无人船视觉处理提供一种准确度高和实时性好的船舶检测方法。 相似文献
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针对水下采矿导航系统所面临的噪声具有非高斯性和频率随机性的问题，提出基于粒子滤波的深海采矿导航算法，并针对粒子滤波的粒子退化和贫化提出一种新的重采样算法。结合湖试数据，仿真实验表明新的重采样算法在获得更好的滤波精度的同时可以避免粒子贫化现象。最后，将基于改进的粒子滤波的深海采矿导航算法与基于无迹卡尔曼滤波算法的导航算法进行对比。结果表明本文提出的算法具有较高的精度和优良的鲁棒性。 相似文献
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人脸自动识别技术综述 总被引：1，自引：0，他引：1
人脸自动识别技术目前仍是生物特征识别中的研究热点之一．人脸识别过程主要包括人脸检测与定位、人脸特征识别、特征分类等．主要对人脸检测和人脸特征提取与识别的研究历史、现状进行了综述,系统地对主流人脸识别算法进行了分类,总结了现阶段人脸识别研究的困难,并对未来人脸识别的发展方向进行了展望． 相似文献
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为快速、准确地检测船舶目标,提出一种基于YOLOv3算法的船舶双目视觉检测与定位方法。在特征学习时针对样本中不同船舶长宽比例,重新聚类样本中心锚点框,增强对船舶检测的准确性;利用SURF算法进行特征匹配,并引入双目测距算法,实现目标的测距与定位。实验结果表明,该方法在每秒传输图片30帧的情况下,平均检测精度达到94%,在1 n mile内的目标平均定位误差为11 m左右,与现有检测算法相比,具有更好的实时性、准确性。该方法对智能船舶视觉感知信息与雷达、AIS信息的融合,以及避碰辅助决策具有非常重要的作用。 相似文献
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由于卫星导航定位方程组的非线性特性,传统的定位解算方法在解算之前需要对定位方程组进行线性化处理,会影响定位解算精度。容积卡尔曼滤波算法基于贝叶斯估计和容积变换,可以有效地提高非线性滤波估计的精度。将容积卡尔曼滤波算法应用于卫星导航定位解算,建立定位解算系统状态转移模型和测量模型,通过时间更新和测量更新两个环节递推估计接收机的三维位置坐标。利用IGS观测数据对基于容积卡尔曼滤波的定位解算方法进行验证,并与最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法进行对比,结果证明将容积卡尔曼滤波用于卫星导航定位解算可以获得更高的定位精度,并且具有较快的收敛速度。 相似文献
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在重轨干涉实际测量中，两次飞行航迹难以保持高度重合，飞行高度和姿态不稳定，干涉图像对存在明显不规则的相对形变，难以进行三维定位。通过分析重轨机载InSAR图像对的几何形变和形成原因，提出一种从精准的InSAR成像几何关系出发，通过修正成像参数，实现机载重轨InSAR高精度三维定位的方法。该方法通过引入地面控制点，实现干涉图像对精准的相对定位，生成高精度DEM；并利用高精度DEM，实现机载重轨InSAR高精度三维定位。对比检查点实测结果和定位结果，表明该方法可有效地解决机载重轨InSAR的三维定位困难的问题。 相似文献
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在智能车场中,车辆定位是解决反向寻车难题的关键技术．目前采用的摄像头定位和刷卡定位的方式存在成本高或用户体验差等问题,无法得到广泛应用．针对电子车牌越来越普及的现状,提出将射频定位技术应用于车辆定位的方案,在参考标签定位算法的基础上,说明车场环境安放阅读器和参考标签的基本要求,进一步细分RSSI值,融合超声波传感器信息提高车辆定位的精度．通过仿真试验证明,射频定位技术应用于车辆定位是一种可靠的方案． 相似文献
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长时间相参积累是外辐射源雷达提高目标增益的主要方法。然而,在信号积累的过程中,由于外辐射源雷达双基构型下目标切向运动状态的影响,目标出现多普勒单元徙动,严重影响目标增益,降低目标探测距离。在外辐射源雷达双基构型的基础上,分析运动目标出现多普勒徙动问题成因,首次引入双频共轭算法。此方法使合成信号的等效波长大大增长,实现了多普勒二次项调频率趋于零,从而解决多普勒徙动问题。同时,提出压缩方位向信号重频的改进方式,进一步改善了双频共轭处理微弱目标的能力。该算法具有实现简单、计算量小,可应用于多目标场景的优势。仿真和实测数据表明,该算法可以解决运动目标检测中出现的多普勒徙动问题,提高目标信噪比。 相似文献
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在岩体工程中,由于扫描测量角度、障碍物的阴影和遮挡等因素,使用激光扫描仪扫描得到的岩体点云数据往往包含孔洞,影响后续三维重建的效果。现有的修复方法主要针对规则的点云数据,依据孔洞邻域信息对点云孔洞进行修复,对岩体点云孔洞的检测与修复效果欠佳,且效率低。从岩体点云数据特征出发,提出一种基于平面提取的岩体点云孔洞检测与修复算法。首先,应用一种优化的区域生长算法对岩体点云进行平面提取,然后遍历所有点云并检索其k邻域点集,将其映射至对应平面,计算邻域夹角,实现孔洞检测;最后将点云孔洞根据边界点集的对应平面数量进行分类,在对应平面上新增采样点实现点云孔洞修复。本算法通过平面提取实现了点云数据的去噪和平面拟合过程,简化后续的孔洞修复流程,降低时间复杂度。实验结果表明,与已有算法相比,本算法对大型不规则岩体点云孔洞的检测、修复准确率和运行效率更高,修复效果更佳。 相似文献
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自适应Canny边缘检测算法 总被引：2，自引：0，他引：2
对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价。针对Canny算法的缺陷,提出用自适应空间域平滑方式清除图像中的椒盐噪声;用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。 相似文献
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针对传统指纹定位方法中无线信号覆盖范围有限以及信号时变特性难以处理的问题,提出利用多种无线信号进行指纹定位的方法,并采用测地线流核（geodesic flow kernel,GFK）的迁移学习方法减轻信号时变性对定位精度的不利影响。首先,通过对多源无线信号特征进行多轮随机采样融合,从而构建多个数据集,获得更丰富多样的指纹特征;其次,对不同时间的指纹特征进行迁移的GFK进行融合,使得迁移从2个领域扩展到多个领域;最后,使用多个数据集训练基分类器,并从多个基分类器得到最终的预测结果,从而提高位置分类器的泛化性能。实验结果表明,本方法的定位精度比传统方法更高。 相似文献
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BD-2/GPS组合导航系统选星算法及定位分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决组合导航系统定位精度与快速定位之间的矛盾,提出一种新的选星算法.该方法将可见卫星仰角与遗传算法相结合,以几何精度因子(GDOP)计算模型作为遗传算法中判断解优劣的适应度函数,从而达到快速定位的效果.将应用该方法所得的GDOP和算法运行时间与应用最佳GDOP算法计算所得的相应结果进行对比,发现采用该方法得到的GDOP接近最优值,而且选星算法计算时间减少.实验数据分析证明该方法在实时性和可行性方面的优越性. 相似文献
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介绍一种较为可靠的高分三号合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像立体定位方法,即便立体像对时空条件差异较大,该方法也能达到较高的定位精度。首先根据斜距多普勒模型建立立体定位方程组,利用多项式拟合法解算卫星状态矢量,最后利用牛顿法求解方程组。利用高分三号卫星在北京、苏州、上海3个地区、成像时间各不相同且分辨率在5 m以内的7景SAR图像进行立体定位实验,以Google Earth上的实际位置为基准,实验得到的所有目标点的平面误差均在30 m内,高程误差均在34 m内,证明即使立体像对成像时间间隔较长,也可以得到精度较高的目标点三维信息,且滑动聚束模式下得到的立体像对定位精度最高。 相似文献