丁淑艳
- 作品数：5 被引量：16H指数：2
- 供职机构：南京理工大学电子工程与光电技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程更多>>
- 基于Tchebichef不变矩与SVM的交通标志分类算法研究
- 2010年
- 为了更好地对交通标志进行分类,提出了一种两步分类算法。首先根据交通标志的颜色与形状特征设计多层决策树进行粗分类,然后采用径向Tchebichef不变矩提取交通标志的特征,并基于SVM设计分类器进行精分类。对从3 000幅自然场景图像中检测出的交通标志进行分类实验,结果表明该分类系统能取得较高的分类精度,这为交通标志识别系统的实现奠定了基础。
- 丁淑艳李伦波
- 关键词：交通标志辅助驾驶系统支持向量机
- 基于类Haar特征和颜色特征的NAO机器人识别被引量：5
- 2017年
- 在机器人世界杯比赛中,对球员的识别是进行路线规划、传球等上层策略的基础。由于NAO机器人硬件条件的限制和场外环境的干扰,对算法的运算速度和准确度有一定的要求。为满足这些要求,本文提出将类Haar特征和级联Adaboost算法应用到对NAO的识别中。首先,通过在离线环境下由Adaboost算法训练得到的级联分类器对NAO进行初次识别;然后,利用颜色直方图匹配对候选目标区域进行二次识别,在排除误检区域的同时,也进行敌我识别。实验结果表明,本方法能够有效地识别NAO机器人,满足比赛中识别算法对鲁棒性和实时性的要求。
- 张俊杰丁淑艳李伦波
- 关键词：类HAAR特征级联分类器
- 基于视觉显著性的无人车图像检测及分割方法被引量：8
- 2017年
- 障碍物检测与分割是地面无人车辆环境感知领域中一项重要的任务。针对传统障碍物检测与分割算法的计算量大、分割精度较差等问题,提出了一种基于显著性分析的障碍物检测、分割优化算法。首先,利用基于频率调谐的方法生成场景图像的显著图;然后,通过单目摄像机与激光雷达的联合标定将雷达反射点映射到显著图上;最后,结合单目摄像机和激光雷达两种传感器信息,通过改进的图像区域分割算法,实现障碍物的检测与分割。为了验证所提出算法有效性,采集多幅包含障碍物的典型越野场景图像,对该算法进行实验与仿真验证,结果证明了该算法的有效性。
- 张俊杰丁淑艳李伦波赵春霞
- 关键词：图像分割
- 基于图卷积网络的无监督跨模态哈希检索算法被引量：2
- 2023年
- 针对无监督跨模态检索任务中不能充分利用单个模态内的语义关联信息的问题,提出了一种基于图卷积网络的无监督跨模态哈希检索方法。通过图像和文本编码器分别获得两个模态的特征,输入到图卷积网络中挖掘单个模态的内部语义信息,将结果通过哈希编码层进行二值化操作后,与模态间的深度语义关联相似度矩阵进行对比计算损失,不断重构优化生成的二进制编码,直到生成样本对应的健壮哈希表达。实验结果表明,与经典的浅层方法和深度学习方法对比,该方法在多个数据集上的跨模态检索准确率均有明显提升。证明通过图卷积网络能够进一步挖掘模态内的语义信息,所提模型具有更高的准确性和鲁棒性。
- 丁淑艳余恒李伦波郭剑辉
- 基于模糊形状判别的鲁棒交通标志检测算法被引量：1
- 2012年
- 针对交通标志存在尺度、旋转、倾斜、表面被污损或部分被遮挡等退化情况,提出一种基于模糊形状判别的鲁棒交通标志检测算法。该算法在HSV彩色空间进行颜色分割的基础上,提取目标区域的对称局部特征,根据设计的模糊形状判别算法来判定目标区域的形状,进而检测出交通标志。采用该检测算法对不同天气情况、不同道路场景下的3 000多幅自然场景图像进行交通标志检测实验,结果表明该检测算法不仅具有较高的检测率,而且具有良好的鲁棒性。
- 丁淑艳李伦波潘海朗
- 关键词：辅助驾驶系统交通标志检测HSV彩色空间
