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基于评价因子及灰色关联分析的检测结果自动评价方法

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西北工业大学学报 2009年第3期27卷 421-424页

作者：郗润平张艳宁杨根马苗西北工业大学计算机学院陕西省语言与图像信息处理重点实验室陕西西安710072

文章针对视频中运动目标检测结果的自动评价问题,提出了一种基于评价因子及灰色关联分析的评价方法。文中首先建立评价因子的数学描述,获得当前检测结果的多个定量的评价分量;然后通过灰色关联分析,实现对不同检测结果的定量、综合评价... 详细信息

文章针对视频中运动目标检测结果的自动评价问题,提出了一种基于评价因子及灰色关联分析的评价方法。文中首先建立评价因子的数学描述,获得当前检测结果的多个定量的评价分量;然后通过灰色关联分析,实现对不同检测结果的定量、综合评价。实验初步验证了方法的有效性。

关键词：目标检测自动评价灰色关联分析

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基于正交试验的运动目标跟踪算法性能评价

计算机工程 2020年第3期46卷 254-260,266页

作者：郗润平薛少辉西北工业大学计算机学院西安710129 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室西安710129 陕西省语音与图像信息处理重点实验室西安710129

针对目前运动目标跟踪算法性能评价中测试数据量大、试验次数多以及未充分考虑多因素组合场景下的算法性能表现等问题,提出一种基于正交试验的运动目标跟踪算法性能评价方法。分析影响算法性能的因素和水平,构建正交试验数据集,通过该... 详细信息

针对目前运动目标跟踪算法性能评价中测试数据量大、试验次数多以及未充分考虑多因素组合场景下的算法性能表现等问题,提出一种基于正交试验的运动目标跟踪算法性能评价方法。分析影响算法性能的因素和水平,构建正交试验数据集,通过该数据集测试算法性能并利用极差分析法分析数据结果,以得到各影响因素间的强弱关系以及算法性能表现较好时的因素水平组合方式。分析结果表明,该方法能够全面、有效地评估运动目标跟踪算法的性能,减少测试次数和数据量,并为其他图像处理算法的性能评估提供参考。

关键词：正交试验目标跟踪评价指标多因素组合极差分析法

声被动测向的多小孔径基阵联合宽带降序估计方法

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探测与控制学报 2008年第4期30卷 12-16,21页

作者：郗润平冯杰西北工业大学计算机学院陕西西安710072 中国电子科技集团公司第三研究所北京100015

提出了一种基于多个小孔径子阵的宽带声定位方法,并应用于低空多目标的无源定向中。该方法将目标源辐射的低频宽带噪声通过相干处理,然后构造近似的降秩估计器对目标进行方位估计,有效地解决了通常单个小孔径基阵难以满足的多目标分辨... 详细信息

提出了一种基于多个小孔径子阵的宽带声定位方法,并应用于低空多目标的无源定向中。该方法将目标源辐射的低频宽带噪声通过相干处理,然后构造近似的降秩估计器对目标进行方位估计,有效地解决了通常单个小孔径基阵难以满足的多目标分辨和定向精度要求。由于所构造的估计器不需要各子阵之间的位置信息,从而避免了伪峰和位置估计误差对方位估计的影响。仿真和实验结果表明,该方法提高了定向精度,给出了稳定的信号方位估计,能较好地实现大气声定位中对近距离多目标的分辨。

关键词：小孔径基阵声定位降秩估计器(RARE) 宽带声源

基于Bresenham画线算法的图像快速-高精度旋转算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2007年第11期19卷 1387-1392页

作者：石慎张艳宁郗润平郑江滨西北工业大学计算机学院西安710072

采用Bresenham画线算法增量定位的思想,提出一种基于Bresenham算法的图像旋转快速算法.该算法减少了图像旋转中大量的浮点运算以及取整运算,可以在保证旋转质量的前提下,大幅度地提高图像旋转的效率.实验结果表明,该算法使得平均处理速... 详细信息

采用Bresenham画线算法增量定位的思想,提出一种基于Bresenham算法的图像旋转快速算法.该算法减少了图像旋转中大量的浮点运算以及取整运算,可以在保证旋转质量的前提下,大幅度地提高图像旋转的效率.实验结果表明,该算法使得平均处理速度提高了将近4倍,并且方便了硬件实现.

关键词：快速图像旋转 Bresenham算法增量定位三步法

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红外运动目标的灰度分层检测算法

红外与激光工程 2007年第6期36卷 980-983页

作者：杨根张艳宁郗润平西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像处理重点实验室陕西西安710072

为了减少复杂背景下红外序列图像运动目标检测中的漏检与误检,采用了基于灰度分层的瞬时帧差检测算法。该算法根据红外图像的特点,使用自适应门限将当前帧图像分为两层,采用基于区域的像素间差分代替传统的基于空间坐标的像素间差分,通... 详细信息

为了减少复杂背景下红外序列图像运动目标检测中的漏检与误检,采用了基于灰度分层的瞬时帧差检测算法。该算法根据红外图像的特点,使用自适应门限将当前帧图像分为两层,采用基于区域的像素间差分代替传统的基于空间坐标的像素间差分,通过对高灰度层检测时得到的高置信度的检测结果去引导对低灰度层的检测。实验表明,该算法可对多类多个运动目标进行有效检测,且具有较高的实时性与鲁棒性。

关键词：目标检测红外复杂背景 Ostu

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基于级联网络和图搜索的轨迹模式学习算法

系统仿真学报 2008年第4期20卷 841-845,854页

作者：袁和金张艳宁周涛郗润平李秀秀西北工业大学计算机学院陕西西安710072华北电力大学计算机学院河北保定071003陕西理工学院陕西汉中723000

提出了一种基于级联竞争神经网络和有向无环图搜索的运动目标轨迹分布模式提取算法。采用级联竞争神经网络提取不同时序处流矢量的分布,根据轨迹点之间的时序转移关系构造有向无环图,通过深度优先搜索来获取轨迹分布的显式表示,并在此... 详细信息

提出了一种基于级联竞争神经网络和有向无环图搜索的运动目标轨迹分布模式提取算法。采用级联竞争神经网络提取不同时序处流矢量的分布,根据轨迹点之间的时序转移关系构造有向无环图,通过深度优先搜索来获取轨迹分布的显式表示,并在此基础上给出了一种基于轨迹点对齐的异常轨迹检测方法。构造的级联网络自动隐含了轨迹点的时序关系,可以处理不同长度轨迹模式的学习问题。不同场景的仿真实验表明此方法可以应用于复杂场景下的目标异常行为检测。

关键词：轨迹分析与学习竞争神经网络图搜索异常检测

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一种红外图像目标定位的方法

计算机工程与应用 2008年第9期44卷 242-244页

作者：郗润平张艳宁胡伏原西北工业大学计算机学院西安710072

针对红外热像仪定标和红外图像特征点提取难的缺点,提出一种借助虚拟CCD像机,并利用DEM数据对红外目标实时进行三维空间定位的方法。实验结果表明,该方法速度快,三维定位精度较高,易于工程应用。

关键词：红外图像目标定位虚拟像机 DEM数据

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多场景下的目标重识别

多场景下的目标重识别

第十六届中国体视学与图像分析学术会议——交叉、融合、创新

作者：郗润平王思思西北工业大学计算机学院

由于人类的破坏,与栖息地的丧失等因素,地球上濒临灭绝生物的比例正在以惊人的速度增长。自从工业社会以来,地球物种灭绝的速度已经超出自然灭绝率的1000倍。所以保护动物一直以来都是一个永恒不变的话题,尤其是稀有动物,更是刻不容缓... 详细信息

由于人类的破坏,与栖息地的丧失等因素,地球上濒临灭绝生物的比例正在以惊人的速度增长。自从工业社会以来,地球物种灭绝的速度已经超出自然灭绝率的1000倍。所以保护动物一直以来都是一个永恒不变的话题,尤其是稀有动物,更是刻不容缓。金钱豹是世界上为数不多的一种猫科稀有动物,它是独居动物且分布较为广泛,数据不易获取。为了更好地保护金钱豹,将人工智能的技术引入保护动物的范畴。本文的目标旨在获取某个区域内金钱豹的个体数量,本文借鉴了目前非常流行的重识别的关键技术来对金钱豹进行个体识别。由于金钱豹自身的特殊性,没有公开的数据集。因此,通过联合各个地方单位的协助,建立了自己的数据集。主要从三个不同的地方获取到了大量的数据用来制作实验所需的数据集,由于数据比较复杂,不仅包含金钱豹还有少部分其他动物数据,所以先使用Faster-rcnn对数据进行筛选,筛选之后共收集到284只金钱豹的数据,共计19800张数据,其中使用200只金钱豹用作训练集,84只金钱豹用作测试集和查询集。之后进行个体识别,个体识别采用均匀分块的形式,先对金钱豹的数据使用resnet50进行局部深度特征提取,在最后一个block中去除下采样层,利用得到的特征向量进行横向检测并转换,将特征向量按照水平方向均匀的分成六部分,对每一个部分分别进行平均池化和降维,再将各个部分分别接入全连接层,在此期间各个部分的权值将不共享,最后在全连接层使用Softmax函数进行分类。在进行训练时,每一部分都使用一个交叉熵损失函数来计算每一部分的损失,在测试时,提取数据的深度特征将其进行合并,在进行相似度计算找到最匹配的10张数据,实现金钱豹的个体识别。在识别的过程中,采取了Re-ranking的方法。最后经实验数据显示,在未进行re-ranking时,本文方法在金钱豹的个体识别上mAP达到了53.04%,cmc1达到了68.92%,cmc5达到了79.31%,cmc10达到了82.32%,使用了Re-ranking之后,本文方法在金钱豹的个体识别上mAP达到了55.97%,cmc1达到了68.17%,cmc5达到了80.14%,cmc10达到了83.22%。与此同时,文章使用了目前流行的基线网络做了大量的对比实验,结果表明,本文的方法在金钱豹的个体识别上可以达到很好的效果,相比于其他的方法更有效。

关键词：金钱豹保护动物个体识别特征提取

来源： cnki会议评论

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基于评价向量的异源图像目标检测

计算机工程与应用 2019年第1期55卷 180-185,270页

作者：郗润平贾高云张艳宁张福俊西北工业大学计算机学院西安710129 陕西省语音与图像信息处理重点实验室西安710129

在异源图像运动目标检测中,对不同源信息处理的可信度量是影响异源协同检测的关键。针对传统单源目标检测中漏检率、误检率高等问题,提出了基于评价向量的异源图像目标检测方法。通过引入目标面积检测惯性、目标数量检测惯性和目标独立... 详细信息

在异源图像运动目标检测中,对不同源信息处理的可信度量是影响异源协同检测的关键。针对传统单源目标检测中漏检率、误检率高等问题,提出了基于评价向量的异源图像目标检测方法。通过引入目标面积检测惯性、目标数量检测惯性和目标独立完整性三个评价因子,构造出用来评价不同信息源运动检测结果好坏的评价向量,并运用改进的k-means聚类算法产生目标中心向量,最后利用协作与竞争机制对聚类相似度进行反馈,实现了多源图像的协同检测。实验结果表明,相比于传统的单源检测算法和融合检测算法,该算法具有较高的检测精度和较低的漏检率、误检率。

关键词：异源图像目标检测评价向量 k-means聚类