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多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测

遥感学报 2022年第11期26卷 2292-2303页

作者：范新南严炜史朋飞张学武河海大学物联网工程学院常州213022

本文针对现有方法对遥感图像目标检测准确率低的问题,在更快速区域卷积神经网络Faster R-CNN(Faster Region Convolutional Neural Networks)算法的基础上对其进行改进,提出一种新的遥感图像目标检测算法。该算法把Faster R-CNN算法中的... 详细信息

本文针对现有方法对遥感图像目标检测准确率低的问题,在更快速区域卷积神经网络Faster R-CNN(Faster Region Convolutional Neural Networks)算法的基础上对其进行改进,提出一种新的遥感图像目标检测算法。该算法把Faster R-CNN算法中的VGG (Visual Geometry Group)特征提取网络替换为残差网络ResNet(Residual Networks),在此基础上加入特征金字塔网络以充分表达语义信息和位置信息,并使用焦点损失函数替代Faster R-CNN算法中的交叉熵损失函数以解决难易样本对总损失贡献的权重问题,最后对NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集采用数据增广方法以解决数据集中图像样本数量少的问题。为验证本文算法的效果,进行了两组对比实验。第一组实验为本文提出的改进模块在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的消融实验;第二组实验为本文算法与其他算法在NWPU VHR-10数据集上的对比实验。实验结果表明,本文算法在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的多类平均准确率分别达到93.4%和93.0%,比Faster R-CNN算法提高了10.6%和7.8%。同时也高于现有的其他几种算法。

关键词：遥感图像目标检测特征提取网络特征金字塔网络损失函数数据增广

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特征融合生成对抗网络的水下图像增强

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第2期34卷 264-272页

作者：范新南杨鑫史朋飞韩松辛元雪河海大学信息学部物联网工程学院常州213022

针对水下图像对比度低和颜色失真等问题,提出一种特征融合生成对抗网络的水下图像增强算法.首先,对水下退化图像进行颜色校正,并以卷积神经网络提取颜色校正后图像的特征;其次,以基于U-Net的特征提取网络提取水下退化图像特征,并将其与... 详细信息

针对水下图像对比度低和颜色失真等问题,提出一种特征融合生成对抗网络的水下图像增强算法.首先,对水下退化图像进行颜色校正,并以卷积神经网络提取颜色校正后图像的特征;其次,以基于U-Net的特征提取网络提取水下退化图像特征,并将其与颜色校正图像的特征融合;最后,通过卷积神经网络完成融合特征到增强图像的重构.在Underwater-ImageNet数据集上与其他算法相比,水下图像评价指标(underwater image quality measure,UIQE)提高0.308,自然图像评价指标(natural image quality evaluator,NIQE)降低0.638,增强后的水下图像对比度和清晰度提升并且颜色更真实.

关键词：水下图像增强特征融合生成对抗网络 U-Net

基于H.264的嵌入式视频编码器的设计与应用

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计算机工程 2006年第18期32卷 264-266页

作者：范新南邢超河海大学常州校区计算机及信息学院常州213022

设计了一种适用于工业现场的嵌入式视频编码器,视频压缩按照H.264标准,在Intel推出的PXA255Xscale架构的处理机和源码开放的Linux嵌入式操作系统的基础上,实现了视频的实时动态采集、压缩和网络传输,介绍了系统的研制过程,给出了系统架... 详细信息

设计了一种适用于工业现场的嵌入式视频编码器,视频压缩按照H.264标准,在Intel推出的PXA255Xscale架构的处理机和源码开放的Linux嵌入式操作系统的基础上,实现了视频的实时动态采集、压缩和网络传输,介绍了系统的研制过程,给出了系统架构和关键技术。通过构建网络测试平台,将此编码器接入以太网,服务器端将接收到的压缩码流进行实时解压、回放。此编码器可用于远程视频监控系统中前端视频的实时采集、压缩和跨IP网传输。

关键词： Linux嵌入式操作系统 PXA255 Xscale架构的处理机 IP网络视频传输

结合注意力机制的多尺度特征融合图像去雾算法

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计算机科学 2022年第5期49卷 50-57页

作者：范新南赵忠鑫严炜严锡君史朋飞河海大学物联网工程学院江苏常州213022 河海大学计算机与信息学院南京211100

针对传统图像去雾算法容易受到先验知识制约以及颜色失真等问题,提出了一种结合注意力机制的多尺度特征融合图像去雾算法。该算法首先通过下采样操作得到多个尺度的特征图,然后在不同尺度的特征图之间采用跳跃连接的方式将编码器部分的... 详细信息

针对传统图像去雾算法容易受到先验知识制约以及颜色失真等问题,提出了一种结合注意力机制的多尺度特征融合图像去雾算法。该算法首先通过下采样操作得到多个尺度的特征图,然后在不同尺度的特征图之间采用跳跃连接的方式将编码器部分的特征图与解码器部分的特征图连接起来以进行特征融合。同时,在网络中加入一个由通道注意力子模块和像素注意力子模块组成的特征注意力模块来控制不同通道与像素的重要性,这种特征注意力模块让网络更加关注细节信息和重要特征,因此能取得更好的去雾效果。为了验证所提算法的有效性,首先在RESIDE数据集上将所提算法与5种流行的去雾算法进行定性与定量对比实验。实验结果表明,所提算法能比较完全地除雾,而且对图像色彩的保持度较好;同时,在两个评价指标峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structure Similarity,SSIM)上的平均值分别为28.83 dB和0.9575,相较于对比算法中性能位居第二的模型分别提高了2.23 dB和0.0172。然后在MSD数据集以及真实图像上将所提算法与5种对比算法进行了定性对比实验。实验结果进一步证明了所提算法的去雾性能以及色彩保持度良好。

关键词：注意力机制多尺度特征融合去雾算法去雾性能色彩保持度

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基于大小场景整合的遥感小目标检测算法

光电子．激光 2013年第8期24卷 1529-1536页

作者：李敏范新南张学武张卓河海大学物联网工程学院江苏常州213022

针对目前遥感图像小目标检测算法遇到的复杂背景建模困难、先验信息严重匮乏等问题,考虑到昆虫视觉系统在图像处理方面的优势,提出基于蝇视觉系统大小场景(LF-SF)整合的信息处理模式解决遥感图像存在复杂背景的目标检测。蝇视觉的LF-SF... 详细信息

针对目前遥感图像小目标检测算法遇到的复杂背景建模困难、先验信息严重匮乏等问题,考虑到昆虫视觉系统在图像处理方面的优势,提出基于蝇视觉系统大小场景(LF-SF)整合的信息处理模式解决遥感图像存在复杂背景的目标检测。蝇视觉的LF-SF整合机理无需考虑图像背景的复杂度以及目标先验信息,在抑制复杂背景纹理特征的同时对稀有目标特征进行增强,最后通过加权融合实现目标检测。实验结果表明,本文算法在算法设计、处理速度以及检测精度均优于现有算法。

关键词：遥感图像处理小目标检测大小场景(LF—SF)整合分流抑制

基于头脑风暴优化的PCNN路面裂缝分割算法

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西南交通大学学报 2021年第3期56卷 572-578页

作者：范新南汪杰史朋飞李敏河海大学物联网工程学院江苏常州213022

为提升裂缝检测的分割精度和鲁棒性,基于头脑风暴优化(brainstorming optimization,BSO)和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN),提出了一种路面裂缝图像分割算法(BSO-PCNN).该算法采用最大熵准则作为BSO算法的适应度函... 详细信息

为提升裂缝检测的分割精度和鲁棒性,基于头脑风暴优化(brainstorming optimization,BSO)和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN),提出了一种路面裂缝图像分割算法(BSO-PCNN).该算法采用最大熵准则作为BSO算法的适应度函数,并依据适应度值决定参与次轮迭代的个体;BSO具有强收敛性,可快速确定最优个体解;结合图像特征,获得PCNN模型的最优参数,将其代入PCNN模型实现对裂缝图像的分割.试验结果表明:算法可在20次迭代内取得不同类型路面裂缝图像的最大适应值,从而确定最佳分割参数;与Sobel边缘检测算法、PCNN图像分割算法、基于最大熵的遗传算法(genetic algorithm based on the maximun entropy of the histogram,GA-KSW)、基于遗传算法参数优化的PCNN分割算法(genetic algorithm based on the pulse coupled neural network,GA-PCNN)相比,BSO-PCNN算法取得了0.9924的区域一致性与0.0900的区域对比度.

关键词：道路工程裂缝图像分割脉冲耦合神经网络头脑风暴

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基于关键点检测的指针仪表读数算法

电子测量与仪器学报 2023年第3期37卷 66-73页

作者：宫倩别必龙范新南史朋飞黄伟盛辛元雪河海大学物联网工程学院常州213022 宁波市轨道交通集团有限公司智慧运营分公司宁波315100 江苏省输配电装备技术重点实验室常州213022

通过摄像头实现指针式仪表自动读数时易受复杂环境、摄像头不同角度等因素影响,而且在实际的应用中难以均衡检测速度和检测精度,为此,文章提出一种基于关键点检测的指针仪表读数算法。以ResNet18为主干网络,摒弃了最后两个阶段的残差块... 详细信息

通过摄像头实现指针式仪表自动读数时易受复杂环境、摄像头不同角度等因素影响,而且在实际的应用中难以均衡检测速度和检测精度,为此,文章提出一种基于关键点检测的指针仪表读数算法。以ResNet18为主干网络,摒弃了最后两个阶段的残差块以及之后的全连接层,并针对指针仪表表盘的特点设计了一个轻量级特征融合网络,同时引入提高模型性能的姿态修正机(pose refine machine,PRM)。最后利用得到的表盘圆心、零刻度线、当前指针刻度3个关键点信息,通过角度法完成读数计算。实验结果表明,本文算法读数误差仅为0.506%,速度可达53 fps,相比于传统算法具有较高的精确度;相比于其他同类算法,在拥有更少参数量与运算复杂度的情况下,仍能实现对指针关键点的高准确度预测,充分证明所提算法的有效性。

关键词：深度学习关键点检测指针仪表读数角度法

基于改进YOLOv4的嵌入式变电站仪表检测算法

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图学学报 2022年第3期43卷 396-403页

作者：范新南黄伟盛史朋飞辛元雪朱凤婷周润康江苏省输配电装备技术重点实验室江苏常州213022 河海大学物联网工程学院江苏常州213022

随着机器人技术的快速发展,智能机器人广泛应用于变电站巡检,针对目前目标检测算法参数量过大且嵌入式设备性能有限,难以在嵌入式平台上实现实时检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv4的嵌入式变电站仪表检测算法。以YOLOv4为基础,采用Mo... 详细信息

随着机器人技术的快速发展,智能机器人广泛应用于变电站巡检,针对目前目标检测算法参数量过大且嵌入式设备性能有限,难以在嵌入式平台上实现实时检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv4的嵌入式变电站仪表检测算法。以YOLOv4为基础,采用MobileNetV3作为主干特征提取网络,在保证模型能够有效提取特征的情况下,降低运算量,提高检测速度;与此同时,将特征提取后的路径聚合网络(PANet)中的卷积运算替换成深度可分离卷积;采用迁移学习的训练策略克服模型训练困难问题;最后,利用TensorRT对改进后的模型进行重构和优化,实现快速和高效的部署推理。改进后的算法在嵌入式端NVIDIA Jetson Nano上进行了测试,实验结果表明,在牺牲了较少精度的情况下,检测速度提高了2倍,达到15 FPS,为边缘计算场景下的仪表实时检测提供了可能。

关键词：深度学习变电站仪表目标检测 YOLOv4 迁移学习

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基于脉冲耦合神经网络的红外图像拼接

光电子．激光 2013年第3期24卷 578-582页

作者：张学武王岩孙浩张卓范新南河海大学传感网与环境感知重点实验室江苏常州213022

创建高分辨率的宽视角的拼接图像为图像处理、计算机图形学等交叉学科学研究的新领域,针对传统的基于边缘的拼接算法对噪声比较敏感,红外图像噪声干扰严重与信噪比低的特点,提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural net... 详细信息

创建高分辨率的宽视角的拼接图像为图像处理、计算机图形学等交叉学科学研究的新领域,针对传统的基于边缘的拼接算法对噪声比较敏感,红外图像噪声干扰严重与信噪比低的特点,提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)的红外图像拼接算法。采用PCNN仿生物视觉角度,提取图像的边缘信息;采用Hausdorff距离作为配准的相似性测度,计算出最优配准参数进行图像拼接;使用加权平均方法,实现拼接图像的融合,提高拼接图像的视觉效果。实验结果表明,本文算法能够实现图像的精确拼接,对噪声具有较好的鲁棒性,并提高了搜索效率,减小了计算量。

关键词：图像处理红外图像拼接脉冲耦合神经网络(PCNN) 边缘检测 Hausdorff测度