张超凡
- 作品数：12 被引量：5H指数：1
- 供职机构：中国科学院合肥物质科学研究院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于认知理解的大场景精准定位方法及系统
- 一种基于认知理解的大场景精准定位方法及系统，包括以下步骤：S1、视频流基于图融合的场景描述方法获得局部场景图；S2、场景图基于由粗到细定位方法最终获得精准图匹配结果，从而确定机器人定位信息，所述由粗到细定位方法包括依次实...
- 邓国庆方翠云张超凡刘勇夏营威张文高震宇王凡
- 一种基于非监督学习技术的害虫图像特征学习与自动分类方法
- 本发明涉及一种基于非监督学习技术的害虫图像特征学习与自动分类方法，与现有技术相比解决了对害虫图像因遮挡和污染导致害虫识别能力差的缺陷。本发明包括以下步骤：进行大规模害虫图像块随机采样；害虫图像的非监督特征字典学习；害虫图...
- 谢成军张超凡李瑞宋良图张洁周林立陈红波刘磊
- 一种基于多特征深度学习技术的农田害虫图像识别方法
- 本发明涉及一种基于多特征深度学习技术的农田害虫图像识别方法，与现有技术相比解决了复杂环境条件下害虫图像识别性能差的缺陷。本发明包括以下步骤：针对大规模害虫图像样本进行多特征提取，提取大规模害虫图像样本的颜色特征、纹理特征...
- 谢成军宋良图张超凡李瑞张洁周林立陈红波刘磊
- 面向室内大尺度复杂场景的物体级环境建模方法及系统
- 面向室内大尺度复杂场景的物体级环境建模方法及系统，所述方法包括利用拓扑图的结构表征环境模型，以环境中的指定物体为路标，并设置为拓扑节点，将环境中物体之间的空间关系信息作设置为拓扑边，搭建拓扑语义环境模型；对场景流中的物体...
- 王凡张超凡刘勇夏营威张文高震宇
- 一种基于认知理解的大场景精准定位方法及系统
- 一种基于认知理解的大场景精准定位方法及系统，包括以下步骤：S1、视频流基于图融合的场景描述方法获得局部场景图；S2、场景图基于由粗到细定位方法最终获得精准图匹配结果，从而确定机器人定位信息，所述由粗到细定位方法包括依次实...
- 邓国庆方翠云张超凡刘勇夏营威张文高震宇王凡
- 一种基于多特征深度学习技术的农田害虫图像识别方法
- 本发明涉及一种基于多特征深度学习技术的农田害虫图像识别方法，与现有技术相比解决了复杂环境条件下害虫图像识别性能差的缺陷。本发明包括以下步骤：针对大规模害虫图像样本进行多特征提取，提取大规模害虫图像样本的颜色特征、纹理特征...
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- 一种基于PnP的3D物体标注方法及工具
- 本发明属于计算机视觉检测的技术领域，尤其涉及一种基于PnP的3D物体标注方法及工具，方法包括以下步骤：S1、设置一个将待测物体包围的三维空间框；S2、设置世界坐标系；S3、通过3D深度感知相机分别提取同一时刻或同一位置下...
- 王凡张超凡刘勇张文夏营威高震宇
- 面向医流机器人认知语义地图构建的物体级视觉系统研发及应用
- 张超凡刘勇马宜明李峰刘小东夏营威张昕张文高震宇王凡周喃王乐乐龚函赵茜茜
- 一、课题来源与背景：面向医流机器人认知语义地图构建的物体级视觉系统是安徽省重点研究与开发计划“面向医流机器人认知语义地图构建的物体级视觉系统研发及应用”项目的研究成果。该项目由中国科学院合肥物质科学研究院、安徽医科大学第...
- 关键词：
- 关键词：智能终端视觉系统
- 昆虫复眼检测方法、系统、设备及储存介质
- 本发明公开了昆虫复眼检测方法、系统、设备及储存介质，涉及到计算机视觉和生物图像处理领域，包括：对昆虫复眼CT图像进行预处理；利用动态区域自适应阈值化策略和GPU多线程并行计算方法，对CT图像堆栈中的体素进行强度阈值化处理...
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- 基于分层压缩激励的ASPP网络单目深度估计被引量：5
- 2022年
- 场景深度估计是场景理解的一项基本任务,其准确率反映了计算机对场景的理解程度。传统的深度估计利用金字塔池化(ASPP)模块可以在不改变图像分辨率的情况下处理不同像素特征,但该模块未考虑不同像素特征之间的关系,导致场景特征提取不准确。针对 ASPP 模块在深度估计中出现的弊端,提出了一种改进型的 ASPP 模块,解决了该模块在图像处理中存在的失真问题。首先在卷积核后添加基于分层压缩激励的ASPP 结构块,结合各像素特征之间的关系,让网络自适应学习感兴趣部分;再通过构造差值矩阵解决网络层次优化问题;最后在室内公共数据集 NYU-Depthv2 上进行深度估计网络模型的搭建。与当前主流算法相比,文中算法在定性、定量指标上均有良好表现。在相同的评估指标下,δ;阈值精度提升近 3%,均方误差(RMSE)、绝对误差(Abs Rel)下降 1.7%,对数域误差(lg)下降约 0.3%。该方法所训练的网络模型,解决了传统 ASPP 模块未考虑不同像素特征之间关系的问题,特征提取能力增强,场景深度估计的结果更加准确。
- 廖志伟金兢张超凡杨学志
- 关键词：卷积神经网络
