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基于深度学习的行人检测方法研究

基于深度学习的行人检测方法研究

作者：邓广宏江西理工大学

学位级别：硕士

行人检测是机器人技术、智能家居系统和智能视频监控等一项必不可少的技术。主要是指对视频或者图像中的行人进行目标的定位与识别。快速且有效的行人检测方法在生活的各个方面起着关键的作用。然而,现实生活场景中的行人往往会具有光... 详细信息

行人检测是机器人技术、智能家居系统和智能视频监控等一项必不可少的技术。主要是指对视频或者图像中的行人进行目标的定位与识别。快速且有效的行人检测方法在生活的各个方面起着关键的作用。然而,现实生活场景中的行人往往会具有光照不足、背景复杂、衣着各异、人群密集、遮挡度高以及多尺度等特点,使行人检测领域研究相当具有挑战性。现有的行人检测技术在现实生活中检测行人的效果不佳,并且存在许多问题需要解决。针对上述存在的问题,本文主要采用深度学习的方法对现实场景的行人检测进行研究,主要研究工作如下:（1）提出一种基于Faster R-CNN与多层特征融合并且构造金字塔层次结构的行人检测方法。针对Faster R-CNN模型在遮挡行人检测性能不佳等问题,为有效地利用多层卷积输出特征图的信息,将原始Faster R-CNN网络架构的特征提取模型进行不同卷积层进行特征融合,设计一种金字塔层次的RPN架构,并且对不同改进算法进行实验分析,验证了该方法的可行性。（2）设计一种融合残差密集单元的YOLOv3算法的行人检测方法,首先根据行人数据集进行聚类分析,其次由于YOLOv3网络层数较深,为减少逐层信息的丢失等问题,在该网络的深层引入残差密集模块,并额外引入局部以及全局特征融合的方式,进一步提高行人检测的准确率和召回率。

关键词：卷积神经网络行人检测特征提取目标检测深度学习

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基于内嘴唇的口形特征提取和聚类算法的研究

基于内嘴唇的口形特征提取和聚类算法的研究

作者：邓广宏哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

语音识别技术在实验室条件下逐渐发展和成熟,但在噪声环境下的语音识别问题仍然是语音识别技术完全从实验室走入人们的日常生活的一大障碍。因此,作为人们交流时的一个重要的辅助信息-语音视觉信息,成为了人们在寻找在语音本身之外克服... 详细信息

语音识别技术在实验室条件下逐渐发展和成熟,但在噪声环境下的语音识别问题仍然是语音识别技术完全从实验室走入人们的日常生活的一大障碍。因此,作为人们交流时的一个重要的辅助信息-语音视觉信息,成为了人们在寻找在语音本身之外克服这个障碍的一个值得关注的方面,唇读技术能在噪声环境下作为辅助手段来提高语音识别的识别率。同时,研究针对聋哑人的辅助交流系统也受到越来越多的关注;结合视频信息的网上辅助教学系统也有广阔的应用前景。基于其广阔的应用背景,近年来越来越多的目光投向了唇语识别与合成领域的研究。但是唇读技术在走向现实应用的过程中仍还有很多问题要解决,首先是现实环境中嘴唇区域的定位识别问题,唇语识别时的实时性问题,其次,如何准确的识别话者的口形,如何根据口形构建精简准确的标准唇语库也是影响系统识别率的一个重要的方面。本文针对嘴唇图像的口形表示和唇语库的构建方面做了相应的探讨和研究工作。通过对特征提取算法的研究,能够让系统在识别或合成过程中对嘴唇图像中所表示的口形做出准确的判断和表示;同时采用聚类算法,去除原始唇语库中的相似冗余图像,精简了唇语库,降低其存储容量,满足了低数据量存储应用方面的要求。主要的研究内容包括以下几个方面:(1)分析了各种口形表示方法,采用以内嘴唇轮廓曲线表示对应的口形。提出了嘴唇区域提取,边缘提取和曲线拟合相结合的特征提取方案。同时根据图像的口形特征对图像库进行聚类,去除了图像库中相似冗余图像。(2)分析各种颜色空间,采用chromatic颜色空间映射和阀值裁减的方法,有效的从原始图像中提取出嘴唇区域;采用有效的特征点选取策略,边缘检测算法和曲线拟合算法,实现了对嘴唇图像表示的口形的正确有效的提取;采用将轮廓曲线的参数作为口形的特征向量,有效的减少了特征向量的维数,为实现低数据量应用,如网络传输,聚类等,节约了时间和资源。(3)比较分析了各种特征向量情况下各种距离计算的聚类算法。采用Fuzzy C-means和K-means聚类算法对唇语库中图像聚类,去除了原始唇语库的冗余,大大的降低了唇语库的存储量。

关键词：唇读唇语合成特征提取聚类

DTN网络中基于生灭模型的节点运动模式检测

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通信学报 2015年第1期36卷 57-67页

作者：邓广宏曹万华张剑程雄冯力哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 武汉数字工程研究所系统科研部湖北武汉430074

提出了一种DTN网络中基于生灭模型的节点运动模式检测方法(MMD-BDM,mobility model detection method based on birth and death model)。在节点数据传输过程中,根据数据传输量计算得到各个连通链路采样时刻的信道容量,在本节点构建以... 详细信息

提出了一种DTN网络中基于生灭模型的节点运动模式检测方法(MMD-BDM,mobility model detection method based on birth and death model)。在节点数据传输过程中,根据数据传输量计算得到各个连通链路采样时刻的信道容量,在本节点构建以信道容量构成的三维时变连通矩阵,并在此基础上推导出基于边连通的节点连通性生灭模型,然后分析节点连通边的生灭特征并以此判断节点的运动模式,以优化DTN网络消息投递过程中的路由转发策略。最后,将该运动模式检测方法应用在喷射路由(SWR,spray and wait routing)和随机网络编码路由(RNCR,random network coding routing)算法中进行了仿真实验,实验表明,该方法能提高DTN网络机会路由的投递率和投递延迟等数据投递性能。

关键词：延迟容忍网络生灭模型节点移动模型机会路由

DTN网络环境下基于蚁群算法的数据编码分发

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电子学报 2014年第8期42卷 1636-1641页

作者：邓广宏曹万华张剑冯力程雄哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 武汉数字工程研究所系统科研部湖北武汉430074

提出了一种DTN多源多宿网络的数据编码分发机制(Data Dissemination Mechanism with Network Coding Based on Ant Colony Algorithm,DDM-NC).在发布/订阅机制的基础上,通过对主题数据的编码运算和传输,充分利用网络容量进行数据多播,... 详细信息

提出了一种DTN多源多宿网络的数据编码分发机制(Data Dissemination Mechanism with Network Coding Based on Ant Colony Algorithm,DDM-NC).在发布/订阅机制的基础上,通过对主题数据的编码运算和传输,充分利用网络容量进行数据多播,使得数据传输具有更好的安全性和传输效率;同时,针对编码包洪泛传输过程中信息冗余大,无效投递较多等问题,设计了基于蚁群算法的编码包路由策略,引导编码包向信宿聚集,降低编码投递过程中的数据冗余,减少投递延迟.仿真实验表明,相比传统的DTN传染病路由策略和随机网络编码传输方法,DDM-NC方法有更好的数据投递性能.

关键词：延迟容忍网络随机网络编码蚁群算法数据分发

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DTN网络环境下动态随机网络编码方法

通信学报 2014年第2期35卷 76-86页

作者：邓广宏曹万华张剑冯力程雄哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 武汉数字工程研究所系统科研部湖北武汉430074

容迟容断网络的移动性、间歇连通性和动态拓扑等动态特性使得当前应用于静态网络拓扑和固定多播容量的静态随机网络编码难以适应DTN网络环境的网络编码传输,为此提出了一种DTN网络环境下动态随机网络编码传输方法。该方法以马尔科夫信... 详细信息

容迟容断网络的移动性、间歇连通性和动态拓扑等动态特性使得当前应用于静态网络拓扑和固定多播容量的静态随机网络编码难以适应DTN网络环境的网络编码传输,为此提出了一种DTN网络环境下动态随机网络编码传输方法。该方法以马尔科夫信道模型为基础,根据节点的数据状态动态监测信道速率,在信源节点构造了带信道容量的网络流图,并计算和预测当前网络多播容量,最后根据多播容量的变化动态扩展和裁剪随机网络编码方案,实现DTN网络环境下数据的动态网络编码传输。仿真结果表明,相比传统的固定多播率编码方法,动态随机网络编码方法降低了数据的平均传递延迟,提高了数据投递率。

关键词：容迟容断网络随机网络编码多播率多播容量

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基于混合关键系统的容器调度架构设计

计算机科学 2023年第S1期50卷 901-905页

作者：邓广宏张棋恒武汉数字工程研究所武汉430205

针对实时容器和非实时容器混合的关键任务系统中的容器调度的实时性保障问题以及CPU资源的分配问题,提出了一种实时/非实时容器混合关键系统的容器调度架构,基于分层调度模型调度容器控制组的实时运行队列,并限制了非实时容器分配的系... 详细信息

针对实时容器和非实时容器混合的关键任务系统中的容器调度的实时性保障问题以及CPU资源的分配问题,提出了一种实时/非实时容器混合关键系统的容器调度架构,基于分层调度模型调度容器控制组的实时运行队列,并限制了非实时容器分配的系统资源,来确保每个实时容器的实时性;同时增加负载监控和均衡策略,在保证实时性的条件下对非实时容器占用的CPU资源进行合理分配。实验结果表明,该方法解决了实时容器和非实时容器混用情况下调度机制对实时容器造成的实时性降低问题。

关键词：混合关键系统实时容器 CPU调度 Docker Linux

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基于改进的U-Net眼底视网膜血管分割

计算机应用研究 2020年第4期37卷 1247-1251页

作者：梁礼明盛校棋郭凯邓广宏江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

针对视网膜血管图像特征信息复杂程度高,现有算法存在微血管分割较低和病理信息误分割等问题,提出一种融合DenseNet和U-Net网络的血管分割模型。首先,通过限制对比度直方图均衡化和filter滤波对图像进行血管增强处理;其次,利用局部自适... 详细信息

针对视网膜血管图像特征信息复杂程度高,现有算法存在微血管分割较低和病理信息误分割等问题,提出一种融合DenseNet和U-Net网络的血管分割模型。首先,通过限制对比度直方图均衡化和filter滤波对图像进行血管增强处理;其次,利用局部自适应gamma提升图像亮度信息并降低伪影的干扰;再次,由多尺度形态学滤波局部增强微血管特征信息;最后,利用U型密集链接模块进行分割。该算法在DRIVE数据集上实验,其平均准确率、灵敏度和特异性分别高达96.74%、81.50%和98.20%。

关键词： U型网络视网膜血管分割形态学滤波

基于特定深度内部学习网络提高“不理想”图像分辨率

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科学技术与工程 2019年第10期19卷 144-149页

作者：梁礼明卢明建邓广宏盛校棋江西理工大学电气工程与自动化学院赣州341000

现有基于深度学习的图像分辨率提升方法中需耗费大量时间训练,且受限于特定的训练数据等问题。引入"零射击"超分辨率概念,可以重复利用已有照片、噪声图像、生物数据以及获取过程未知或非理想的其他图像的相关内部信息,以提高其分辨率... 详细信息

现有基于深度学习的图像分辨率提升方法中需耗费大量时间训练,且受限于特定的训练数据等问题。引入"零射击"超分辨率概念,可以重复利用已有照片、噪声图像、生物数据以及获取过程未知或非理想的其他图像的相关内部信息,以提高其分辨率。在测试阶段训练一个小的图像特定卷积神经网络,仅需对从输入图像本身提取的示例进行训练;然后通过单个图像内部信息再现,进一步利用图像内部相关信息,以增强图像分辨率。实验结果表明,算法可以加快训练速度且不需要标准训练集,图像分辨率优于现有基于卷积神经网络的超分辨率方法,以及已有的无监督超分辨率方法。

关键词：深度学习卷积神经网络内部信息图像分辨率

基于构件重组的分布式业务集成系统设计与实现

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计算机与数字工程 2009年第7期37卷 157-160,191页

作者：夏奕邓广宏湖北省交通职业技术学院计算机与信息工程系武汉430079 武汉数字工程研究所武汉430074

针对分布式环境下业务系统的动态集成技术,设计并实现了一种基于构件重组的分布式业务集成系统,基于这种系统集成架构,可以实现分布式业务系统的智能化的构建和动态重组,提高了业务系统构建的灵活性和构建效率,增强了业务系统可重用性... 详细信息

针对分布式环境下业务系统的动态集成技术,设计并实现了一种基于构件重组的分布式业务集成系统,基于这种系统集成架构,可以实现分布式业务系统的智能化的构建和动态重组,提高了业务系统构建的灵活性和构建效率,增强了业务系统可重用性、可维护性。

关键词：构件系统集成分布式业务系统动态重组