刘光辉
- 作品数：111 被引量：124H指数：5
- 供职机构：西安建筑科技大学更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学理学文化科学更多>>
- 融合热不适肢体语言的建筑空间群体热不满意率预测方法
- 本发明提供一种融合热不适肢体语言的建筑空间群体热不满意率预测方法，获取建筑空间室内环境参数、建筑空间内人员的人体生理参数，利用PMV‑PPD模型得到群体普适性热不满意率，利用概率论中心极限定理形成群体普适性热不满意率的先...
- 刘光辉王小慧孟月波李家顺
- 随机选择全局多样化细粒度图像分类
- 2023年
- 针对细粒度图像分类任务中潜在的可区分特征太过细微难以捕捉、忽视不同特征间的关系等问题,提出一种随机选择全局多样化分类网络模型.首先,尝试以ConvNeXt作为主干来提升分类性能,并设计随机消除增强选择策略(REBS),通过特征消除分支和特征增强分支相互作用,促进网络学习更多相关信息,捕获潜在的可区分特征;然后,提出全局多样化模块(GDM),对不同层次的特征图进行交互建模,提高网络对比线索的能力;最后,建立内标压印数据集,将细粒度算法应用于真伪鉴定工作,实现细粒度图像分类任务在自然场景下的实际应用.所提出方法在CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft三个公开数据集上分别达到了91.9%、93.8%和93.5%的准确率,相比其他先进对比方法性能有较大幅度提升.在自建的内标压印数据集上达到了96.8%的准确率,能够实现真伪图像的准确分类.
- 刘光辉占华孟月波
- 一种基于编码-解码结构多尺度卷积神经网络的人群计数方法
- 本发明公开了一种基于编码‑解码结构多尺度卷积神经网络的人群计数方法，其特征在于，包括以下步骤：考虑图像的视角扭曲，采用自适应高斯滤波器，计算图像的真值密度图；采用编码‑解码结构，搭建多尺度卷积神经网络模型，所述多尺度卷积...
- 孟月波刘光辉徐胜军纪拓
- 文献传递
- 基于多节点拓扑重叠测度的高阶MRF模型的图像分割方法
- 本发明公开了一种基于多节点拓扑重叠测度的高阶MRF模型的图像分割方法，首先输入一幅待分割自然图像；然后对参数进行初始化；再构造基于MTOM的高阶MRF先验能量项；根据局部区域一致性WGMM似然能量和基于区域的部分二阶Po...
- 徐胜军周盈希孟月波刘光辉史亚孔月萍
- 高低密度多维视角多元信息融合人群计数方法
- 2023年
- 针对人群密度在二维图像中随图像视角变化呈现较大差异、特征空间多尺度信息丢失等问题,提出一种多维视角多元信息融合(MDPMIF)的人群密度估计方法.首先,由“上-左-右-下”的方向对视角变化进行信息编码,通过递进聚合方式捕获深层次全局上下文信息,同步提取多维度视角的尺度关系特征;然后,设计联合学习策略获取全局尺度关系特征,并将全局上下文表达、全局尺度关系特征集成,得到更全面的视角变换描述;最后,采用语义嵌入方式实现高、低阶特征相互补充,增强输出密度图的质量.同时,真实场景下的人群聚集模式存在差异,单纯密度图方法易对图像中的低聚集部分造成人群计数高估,基于此,提出一种高低密度多维视角多元信息融合人群计数网络.设计高低密度区分策略对MDPMIF输出进行高低密度区域自适应划分,高密区域保持MDPMIF网络估计结果,低密区域采用检测方法实现人群计数修正,提高模型的鲁棒性.实验结果表明,所提出方法的性能优于对比方法.
- 孟月波陈宣润刘光辉刘光辉徐胜军
- 关键词：上下文信息
- 一种利用深度学习的弱监督车辆重识别方法
- 一种利用深度学习的弱监督车辆重识别方法，包括步骤1：获取跨监控摄像头的车辆图像数据，对车辆数据进行预处理操作；步骤2：构造一个三分支卷积神经网络，将步骤1得到的车辆图像按照批量大小输入神经网络，提取同一车辆的多个特征映射...
- 徐胜军叶松涛孟月波史亚刘光辉王艳詹博涵刘求缘郝明
- 文献传递
- 基于多样化局部注意力网络的行人重识别被引量：5
- 2022年
- 针对现实场景中行人图像被遮挡以及行人姿态或视角变化造成的未对齐问题,该文提出一种基于多样化局部注意力网络(DLAN)的行人重识别(Re-ID)方法。首先,在骨干网络后分别设计了全局网络和多分支局部注意力网络,一方面学习全局的人体空间结构特征,另一方面自适应地获取人体不同部位的显著性局部特征;然后,构造了一致性激活惩罚函数引导各局部分支学习不同身体区域的互补特征,从而获取行人的多样化特征表示;最后,将全局特征与局部特征集成到分类识别网络中,通过联合学习形成更全面的行人描述。在Market1501,DukeMTMC-reID和CUHK03行人重识别数据集上,DLAN模型的mAP值分别达到了88.4%,79.5%和74.3%,Rank-1值分别达到了95.1%,88.7%和76.3%,明显优于大多数现有方法,实验结果充分验证了所提方法的鲁棒性和判别能力。
- 徐胜军刘求缘史亚孟月波孟月波韩九强
- 基于上下文聚合策略的轻量级编/解码抓取位姿检测
- 2023年
- 针对多样性目标在非结构化环境中的抓取位姿难以估计的问题,提出一种基于上下文聚合策略的轻量级编/解码抓取位姿检测网络。首先,以编/解码网络架构为基础,利用深度可分离卷积层与混洗单元构建目标特征深度分离-融合提取块,减少编码网络参数量,增强网络对抓取区域特征的提取能力;其次,利用双线性插值法和深度可分离卷积层建立深度分离-重构块,在恢复高层特征丢失信息的同时,有效减少解码网络的参数量;最后,针对可抓取区域像素点与目标物体全貌之间的非一致性问题,基于交叉熵辅助损失和自注意力机制,提出一种抓取区域上下文聚合策略,引导网络增强可抓取目标区域特征的表征能力,抑制非抓取像素点的冗余特征。实验结果表明,所提网络在Cornell数据集的图像拆分与对象拆分子集上抓取检测准确率分别可达97.8%与93.8%,单张图像检测速度可达64.93张/秒;在Jacquard数据集上抓取检测准确率可达95.1%,单张图像检测速度可达60.6张/秒。与对比网络相比,所提网络不仅计算量与参数量较小,而且抓取检测的准确率与速度均有明显提升,在真实场景下对9种物体的抓取检测验证中,抓取成功率达到93.3%。
- 徐胜军任君琳刘光辉刘光辉韩九强
- 关键词：非结构化环境轻量级
- 多特征信息融合的人群密度估计方法、设备及存储介质
- 本发明公开一种多特征信息融合的人群密度估计方法、设备及存储介质，具体步骤为，构建训练数据集，对训练数据集进行预处理；构建并训练多特征信息融合卷积神经网络，得到多特征信息融合的人群密度估计模型；所述多特征信息融合卷积神经网...
- 孟月波陈宣润占华刘光辉徐胜军
- 文献传递
- 基于GCN的双视角信息感知道路提取方法、系统、设备
- 本发明提供一种基于GCN的双视角信息感知道路提取方法、系统、设备，将原始遥感图像输入基于GCN增强特征‑结构双视角信息感知的道路提取模型，提取得到道路结构图；其中，所述道路提取模型包括编码器、基于GCN的双视角感知器和解...
- 孟月波单哲刘光辉
