检索结果-南通市图书馆

作者：刘昱池中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

运动目标跟踪技术在智能监控、人机交互、虚拟现实和军事等领域有着极其重要的应用价值。然而,在光照变化、目标遮挡等复杂场景下,运动目标跟踪仍然是一个具有挑战性的课题。众所周知,人类能很容易地将特定目标从复杂场景中分离出来,并... 详细信息

运动目标跟踪技术在智能监控、人机交互、虚拟现实和军事等领域有着极其重要的应用价值。然而,在光照变化、目标遮挡等复杂场景下,运动目标跟踪仍然是一个具有挑战性的课题。众所周知,人类能很容易地将特定目标从复杂场景中分离出来,并对其进行分类和识别,这与人类拥有一套完善的视觉感知、学习和记忆机制密切相关。为此,本文将深度学习和人类记忆机制的引入目标跟踪,以解决运动目标遮挡、场景突变以及目标姿态变化等问题。论文主要工作如下:(1)提出了一种基于深度特征和颜色特征的自适应粒子滤波的运动目标跟踪算法。该方法利用了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)能够很好的处理复杂场景问题的优势,同时结合颜色特征提高了目标特征描述精度,增强了目标跟踪算法在处理严重遮挡和外观变化时的鲁棒性。(2)将基于稀疏表示的分类(Sparse Representation based Classification,SRC)算法引入到运动目标跟踪,通过提取目标的深度特征和颜色特征对运动目标进行建模,然后将模型进行稀疏表示,最后嵌入粒子滤波实现目标跟踪。实验结果表明了所提算法的可靠性和目标跟踪的鲁棒性。(3)将基于协同表示的分类(Collaborative Representation based Classification,CRC)算法与人类记忆机制相结合,并嵌入粒子滤波框架,提出了一种基于人类记忆机制和协同表示的目标跟踪算法。算法降低了粒子的计算量,解决了复杂场景下单一特征的目标跟踪缺乏稳定性的问题,增强了算法对场景突变等情况的适应能力。

关键词：运动目标跟踪人类记忆机制深度学习稀疏表示协同表示粒子滤波

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复杂环境下运动车辆识别与测距方法研究

复杂环境下运动车辆识别与测距方法研究

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作者：范贤达北京交通大学

学位级别：硕士

前方车距测量作为智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)的关键技术之一,对ITS的深入研究具有重要的理论意义和应用价值。基于立体视觉的车距测量技术由于其非接触性,准确度高等优点而日益成为车距测量的主要技术手段。... 详细信息

前方车距测量作为智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)的关键技术之一,对ITS的深入研究具有重要的理论意义和应用价值。基于立体视觉的车距测量技术由于其非接触性,准确度高等优点而日益成为车距测量的主要技术手段。目前的动态车距测量技术易受环境等外部条件的影响,尤其当车辆处于复杂多变的交通场景或者恶劣天气环境中时难以获得令人满意的识别率和鲁棒性。针对以上问题,本文借鉴人类的记忆机制建立了选择性视觉注意模型对动态车辆目标进行识别,并探讨建立基于双向改进蝙蝠算法的车距测量系统对前方车辆进行精确距离测量。论文的具体工作如下:(1)借鉴人类记忆机制建立了车辆目标显著图的识别模型(Memory-based Vehicle RecognitionModel,MVRM)。该模型基于鹰眼的视觉注意模型并进行了两个方面的改进,从而实现对动态车辆目标的精确识别。一方面引入稀有运动特征作为衡量视觉显著性的一个重要因素,提高了视觉注意机制检测目标的准确度;另一方面,根据人类记忆机制进行视觉信息处理时的认知过程,建立了车辆目标显著区域的识别模型。该模型分别创建了瞬时记忆空间和长时记忆空间用来指导车辆目标的识别过程,提高了车辆目标识别模型的准确度和鲁棒性。(2)针对传统的局部匹配算法存在运算精度不足的问题,提出了基于双向改进蝙蝠算法的自适应权重立体匹配算法。该算法首先对经过预处理过的图像利用自适应权重的立体匹配算法得到初始匹配结果,利用初始匹配结果得到初始视差并给车辆提供及时的避障信息;然后以初始匹配结果为初始值对图像进行基于双向改进蝙蝠算法的匹配点优化,生成更加精确的视差图。结合提取到的运动车辆目标信息,得到与动态车辆目标的精确车距信息。仿真实验结果表明,结合人类记忆机制的MVRM模型的动态车辆识别率达到了 77.10%,误识别率只有4.5%,且在各种天气环境、复杂道路交通环境下均有较好识别效果,抗噪性能良好。同时,采用双向改进蝙蝠算法的前方车辆测距算法与实际测量车距的最大误差百分比控制在5%之内,平均每帧图像计算时间为17.29ms。实验表明本文算法具有较好的鲁棒性和实时性,能满足实际应用需求,是一种有效的车距测量方案。

关键词：车辆识别选择注意模型动态车距测量稀有运动特征人类记忆机制蝙蝠算法

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基于记忆的多智能体鲁棒运动目标跟踪建模

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山东科技大学学报（自然科学版） 2013年第3期32卷 22-27,34页

作者：齐玉娟王延江中国石油大学信息与控制工程学院山东青岛266580

为了寻找目标外观的最佳匹配,将人类三阶段记忆模型引入到多智能体协同进化过程,提出一种基于记忆的多智能体系统模型用于运动目标跟踪。每一个智能体根据其自身的经验都能记住、提取或遗忘记忆系统中的目标外观。多个这样的智能体随机... 详细信息

为了寻找目标外观的最佳匹配,将人类三阶段记忆模型引入到多智能体协同进化过程,提出一种基于记忆的多智能体系统模型用于运动目标跟踪。每一个智能体根据其自身的经验都能记住、提取或遗忘记忆系统中的目标外观。多个这样的智能体随机分布在目标区域附近,然后映射到一个二维网格环境并通过实施协同进化行为,如竞争、重组、迁移,估计目标的新位置。实验表明,该方法能够处理目标姿态变化及目标遮挡问题,并优于传统的粒子滤波方法。

关键词：多智能体系统人类记忆机制协同进化目标跟踪目标姿态变化目标遮挡

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浅析口译的工作记忆机制

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开封教育学院学报 2019年第9期39卷 104-105页

作者：马晓丽沈阳师范大学外国语学院

记忆过程作为口译活动中不可或缺的一个环节,其重要性不言而喻,记忆质量的好与坏直接影响译语的准确性和完整性。本文基于口译的过程和性质,从认知心理学视角,分析人类记忆机制,并探讨口译活动中的工作记忆机制,以期为在口译实践与教学... 详细信息

记忆过程作为口译活动中不可或缺的一个环节,其重要性不言而喻,记忆质量的好与坏直接影响译语的准确性和完整性。本文基于口译的过程和性质,从认知心理学视角,分析人类记忆机制,并探讨口译活动中的工作记忆机制,以期为在口译实践与教学中探索提升口译记忆能力的有效路径提供理论依据和实践指导。

关键词：口译过程人类记忆机制口译工作记忆机制

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