许茗
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法
- 2019年
- 反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采集结果计算初始反射率,并建立反射率加性噪声模型,同时提出光照度鲁棒估计的概念,简化反射率图像非稳态随机过程模型.实验表明, RENA算法的反射率估计结果优于其他去噪算法,适用于室内场景的反射率图像高精度估计.
- 房卓群于晓升贾同吴成东李永强许茗
- 关键词：近红外光鲁棒估计深度图像红外图像
- 复杂热红外监控场景下行人检测被引量：14
- 2018年
- 目的复杂热红外监控场景中的行人检测问题是计算机视觉领域的重要研究内容之一,是公共安全、灾难救援以及智慧城市等实际应用中的重要基础任务。现今的热红外行人检测算法大多依据图像中人体目标的灰度值高于场景环境这一假设,导致当环境温度升高热红外图像发生灰度值反转时行人检测率较低。为提高行人检测系统在不同场景中的鲁棒性以及行人目标检测率,提出一种面向热红外监控场景的基于频域显著性检测的全卷积网络行人目标检测算法。方法该算法首先对热红外图像进行基于频域的显著性检测,生成对行人目标全覆盖的显著图;然后结合热红外原图像生成感兴趣区域图作为输入,以行人目标概率图为输出,搭建全卷积网络;最后,对热红外行人检测系统进行端对端训练,获取网络输出的行人目标概率图,进而实现行人目标检测。结果论文使用俄亥俄州立大学建立的红外视频数据集OTCBVS中的OSU热红外行人数据库对算法进行验证,与目前5种较为成熟的算法进行对比。实验结果表明,本文算法可以在各种场景中准确检测出行人目标,以MR-FP(丢失率—假阳率)为对比依据,本文算法7%的平均丢失率低于其他算法,具有更高的检测率,对热红外图像中的灰度值反转问题具有更好的鲁棒性。结论本文提出一种面向热红外监控场景的基于频域显著性检测的全卷积网络行人目标检测算法,在实现检测算法端对端训练的同时,提高了其对各种复杂场景的鲁棒性以及行人目标检测率,提升热红外监控系统中行人目标检测性能。
- 许茗于晓升陈东岳吴成东贾同茹敬雨
- 关键词：计算机视觉显著性检测
- 基于C-V模型的网络覆盖空洞探测与修复算法被引量：7
- 2016年
- 网络寿命是衡量无线传感器网络性能的一项重要指标.无线传感器网络覆盖空洞问题严重影响了网络寿命.对此,提出一种基于C-V模型的网络覆盖空洞探测与修复方法.首先采用基于奈曼-皮尔逊准则的感知模型计算出监控区域每一个位置的节点联合探测概率;然后基于改进的C-V模型,提出一种新的覆盖空洞探测方法,有效地计算出空洞的数量和大小;最后,采用基于改进的粒子群算法实现覆盖空洞的修复.仿真结果表明,所提出的算法在保证无线传感器网络覆盖率的同时可以提高网络寿命.
- 胡楠吴成东于晓升许茗
- 关键词：无线传感器网络C-V模型
