国家自然科学基金(61003143)
- 作品数：6 被引量：220H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于置信度策略选择的实时目标跟踪方法被引量：3
- 2017年
- 目标跟踪一直是计算机视觉领域研究的热点和难点,受自然场景中复杂干扰因素影响,现有方法的速度和精度尚待改善。首先对基于颜色属性的目标跟踪算法进行改进,使之更为鲁棒且速度达到实时;接下来,针对被跟踪目标发生遮挡时,采用基于颜色属性的跟踪算法导致错误累积进而产生漂移甚至跟踪失败的问题,引入运算量较大但对遮挡有较强抵抗能力的稀疏协作表观模型。为了同时保证算法的速度和准确性,构建了一套基于跟踪结果置信度评价的策略选择机制,将两种算法有机整合。在多个公开数据集下的对比实验显示,与现有跟踪算法相比,该方法在跟踪效果和速度上具有较显著优势,并在目标存在严重遮挡、光照变化、运动模糊等情况时,均可以取得较好的跟踪效果。
- 常德兴陈俊周彭强
- 关键词：目标跟踪
- 一种动态场景下的视频前景目标分割方法被引量：7
- 2014年
- 视频中运动前景目标的分割是计算机视觉领域的一项关键问题,在视频监控、检索、事件检测等多个方面具有重要应用价值。现有视频前景目标分割技术主要针对静态场景,在动态场景下难以获取良好效果。该文提出一种高斯混合模型与光流残差相结合的前景目标分割方法。该方法使用高斯混合模型建模,提取初步的前景区域;利用光流残差进一步滤除其中动态纹理背景干扰;采用形态学处理获得前景目标。实验显示,与现有方法相比,该方法可更准确地从动态场景中分割出前景目标轮廓。
- 陈俊周李炜王春瑶
- 关键词：动态纹理光流法
- 基于深度卷积神经网络的车型识别研究被引量：53
- 2016年
- 近年来,深度学习中的卷积神经网络已经广泛运用于图像识别领域,它不仅显著提升了识别准确率,同时在特征提取速度方面也优于许多传统方法。针对高速公路环境下的车型识别问题,引入卷积神经网络(CNNs)理论,设计相应特征提取算法,并结合SVM分类器构建识别系统。通过对高速公路上主要三种车型(小车、客车、货车)的分类实验显示,该方法在识别精度及速度上均取得了较显著的提高。
- 邓柳汪子杰
- 关键词：卷积神经网络支持向量机高速公路车型识别
- 超像素分割算法研究综述被引量：115
- 2014年
- 超像素能够捕获图像冗余信息,降低后续处理任务复杂度,已受到了国内外研究者的日益关注。首先分析了超像素分割领域的发展现状,以基于图论的方法和基于梯度下降的方法为视角,对现有超像素分割方法进行归纳和论述。在此基础上,就目前常用的超像素分割算法进行了实验对比,分析各自的优势和不足。最后,对超像素分割技术的最新应用进行了介绍和展望。
- 王春瑶陈俊周李炜
- 关键词：图像分割图论梯度下降
- 基于级联卷积神经网络的视频动态烟雾检测被引量：37
- 2016年
- 复杂场景中烟雾特性的提取是目前视频烟雾检测领域的主要挑战。针对该问题,提出一种静态和动态特征结合的卷积神经网络视频烟雾检测框架。在静态单帧图像特征检测的基础上,进一步分析其时空域上的动态纹理信息以期克服复杂的环境干扰。实验结果显示,该级联卷积神经网络模型可有效应用于复杂视频场景中烟雾事件的实时检测。
- 陈俊周汪子杰陈洪瀚左林翼
- 关键词：卷积神经网络纹理特征视频烟雾检测
- 基于改进颜色自相似特征的行人检测方法被引量：5
- 2014年
- 近年来多尺度行人检测在计算机视觉领域受到广泛关注。传统方法需对图像缩放,在不同尺度计算特征,大大降低了行人检测的速度。颜色自相似特征(CSSF)被提出以克服此不足。针对颜色自相似度特征具有维度高和分类器训练时间长等问题,提出一种改进的颜色自相似度特征。改进的颜色自相似度特征结合行人结构相似度,首先定义了固定尺寸的窗口,然后在不同的颜色空间滑动固定大小的窗口进行特征提取,最后结合自适应增强(AdaBoost)算法构建行人检测分类器。实验结果显示:相对于传统颜色自相似度特征的千万级维度,新的特征只有几千维,特征提取速度和分类器训练速度显著提高,检测效果略有下降;与梯度方向直方图特征(HOG)相比,特征提取速度提高5倍,检测效果基本不变,新的方法在实时行人检测和监控系统中有很好的应用价值。
- 顾会建陈俊周
- 关键词：尺度不变性ADABOOST
