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基于局部特征显著化的场景分类方法

信号处理 2020年第11期36卷 1804-1810页

作者：张家辉谢毓湘郭延明国防科技大学系统工程学院湖南长沙410073

场景图像分类是机器视觉中一个热门的方向,场景图像具有内容丰富、概念复杂的特点。已有的基于深度网络的场景分类算法,往往是通过改进网络结构或者数据增强等方式提升场景识别效果,但是缺少对图像中场景要素和对象要素之间关系的考虑... 详细信息

场景图像分类是机器视觉中一个热门的方向,场景图像具有内容丰富、概念复杂的特点。已有的基于深度网络的场景分类算法,往往是通过改进网络结构或者数据增强等方式提升场景识别效果,但是缺少对图像中场景要素和对象要素之间关系的考虑。基于此,本文在分析现有基于深度网络的场景分类技术的基础上提出了一种局部特征显著化的场景分类算法。该算法旨在结合场景局部特征和对象局部特征的特点,利用两类不同特征存在的互补关系,分别对其进行优化,得到更具判别力的场景特征描述。局部特征显著化算法在MIT Indoor67数据集上得到的测试精度为88.88%,实验结果验证了该算法的有效性。

关键词：场景分类深度网络场景特征对象特征特征显著化

场景视角下传统古镇特征识别及活化更新研究 ——以珠海市唐家湾古镇为例

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场景视角下传统古镇特征识别及活化更新研究 ——以珠海市唐家湾...

作者：潘雨松重庆大学

学位级别：硕士

传统古镇是地方文化和历史记忆的宝库,同时也是承载地方居民日常生活的空间。随着我国的现代化进程不断加深,我国进入了由工业时代走向后工业时代转型时期,社会形态、文化价值观念、以及经济结构都在发生改变,而在这一过程中,传统古镇... 详细信息

传统古镇是地方文化和历史记忆的宝库,同时也是承载地方居民日常生活的空间。随着我国的现代化进程不断加深,我国进入了由工业时代走向后工业时代转型时期,社会形态、文化价值观念、以及经济结构都在发生改变,而在这一过程中,传统古镇由于其本身产业薄弱、物质设施落后、缺乏资金和人才等客观原因,无法适应快速变化的当代社会发展,造成了人员流失、文脉断裂、历史文化记忆丧失、特色减弱等问题,最终空间失去活力。近年来,传统古镇面临的问题以及更新发展的诉求越发受到关注,一方面,单一的修复与被动保护的方式难以调动传统古镇中各类物质和文化要素的活力;另一方面,古镇的商业开发也面临着肤浅化、同质化、功利化等问题,难以把握古镇的真实特征,无法实现可持续发展。为了使传统古镇能够在当今复杂变化的时代环境中保持生命力目前急需探索适应时代的新型发展模式。场景理论作为新兴的社会学理论,将文化视为推动当代城镇发展的动力,认为舒适物(即人们进行交流、消费活动、获得文化体验和感知、参与各类文化实践活动的具体物质设施)是区域文化与相关活动的载体,巧妙地建立起文化展示、空间营造以及活动参与之间的互动与关联,是增强传统古镇特征记忆的有效途径。经过理论分析,本文认为场景理论与古镇活化更新具有目的一致性、要素关联性以及方法启示性,因此可以通过场景理论介入来为当代古镇的文化传承与活力再生提供新思路。结合场景理论框架和空间建设学科的思维方法,本文提出了场景特征识别的分析思路,将古镇、场景和活化之间建立起内在逻辑,其主要要素包括空间建构、舒适物置入、人群活动组织以及在地文化融入四个方面。根据场景特征要素体系,将目前传统古镇所面临的共性问题总结为:空间格局破碎,吸引力低下;舒适物建设混乱,特征不明显;活动单一缺少参与;在地文化特征不够凸显,难以形成文脉记忆的传承与延续。面对这些问题,本文从场景理论的戏剧性、真实性、合法性三大价值层面出发提出了古镇活化更新的原则导向,鼓励古镇与当代社会文化与价值观包容并进。在这些原则引导下,提出了古镇活化更新的策略,包括古镇空间场景营造策略、舒适物改造与强化策略、古镇活动的策划与人群引导策略以及在地文化表达策略。最后,本文以珠海唐家湾古镇为例,将场景特征识别运用到真实案例进行分析,并对前文的古镇活化更新原则和策略进行综合运用,对唐家湾古镇进行活化更新设计,为其描绘了活跃的发展蓝图。本文从古镇发展的现实困境出发,通过场景理论的介入,构建了场景特征识别的分析方法,并在此基础上提出了以场景营造为思路的相应活化更新策略,对当代古镇建设具有一定的创新和借鉴意义。

关键词：场景理论传统古镇活化更新场景特征

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白描勾勒:新闻简笔表真意

新闻与写作 2021年第1期 105-107页

作者：陈伟军王佳音暨南大学新闻与传播学院山西财经大学

白描原是中国绘画的传统技法之一,源于古代的"白画"。东晋的杰出画家顾恺之曾提出,白描是基本功,画家应工于"尺寸之制,阴阳之数,纤妙之迹",也就是通过形体比例、线条阴暗、局部细节的组合,用简练的墨色线条勾画人物、赋形表意,干净利落... 详细信息

白描原是中国绘画的传统技法之一,源于古代的"白画"。东晋的杰出画家顾恺之曾提出,白描是基本功,画家应工于"尺寸之制,阴阳之数,纤妙之迹",也就是通过形体比例、线条阴暗、局部细节的组合,用简练的墨色线条勾画人物、赋形表意,干净利落地表现出对象的本质特征。白描也被广泛运用于文学创作之中,它不求面面俱到,也不拘泥于一点,常常用以勾勒人物的形貌、神态、动作,以及事物属性、场景特征。

关键词：顾恺之白画白描简笔传统技法局部细节事物属性场景特征

面向小样本目标检测任务的自适应特征重构算法

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山东大学学报（工学版） 2022年第6期52卷 115-122页

作者：刘丁菠刘学艳于东然杨博李伟吉林大学软件学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学人工智能学院吉林长春130012 吉林大学商学与管理学院吉林长春130012

针对目标检测任务中样本量不足时新类别检测性能变差的问题,提出面向小样本目标检测任务的自适应特征重构算法。该算法包含两个模块:基础类别特征偏移缓解模块,用于获取预训练阶段基础类别的特征方向;场景特征自适应约束模块,用于根据... 详细信息

针对目标检测任务中样本量不足时新类别检测性能变差的问题,提出面向小样本目标检测任务的自适应特征重构算法。该算法包含两个模块:基础类别特征偏移缓解模块,用于获取预训练阶段基础类别的特征方向;场景特征自适应约束模块,用于根据场景特征与各类别原型特征的相关性确定当前场景对于某些类别的偏好,从而自适应地调整基础类别偏移方向对实例特征的影响。试验结果表明,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上,该模型对于小样本目标检测任务的检测能力均优于对比算法,在保证对于基础类别实例检测能力的基础上,对新类别的检测精度最高可分别提升12.4%与2.1%。本研究提出的模型可以保证对于基础类别相关实例的检测能力,并提升新类别实例检测性能。

关键词：目标检测小样本学习自适应特征重构场景特征类别偏好

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未来农田的场景建设及其实践教学模式探索

实验技术与管理 2024年第9期41卷 260-264页

作者：洪之奇胡晗何勇方慧朱旭华黄冲平浙江大学农业试验站浙江杭州310058 浙江大学生物系统工程与食品科学学院浙江杭州310058 浙江托普云农智慧农业研究院浙江杭州310015

为适应农业学科发展和人才培养需求,探索未来农田实践教学基地建设的核心内容和教学模式,该文分析讨论了某高校未来农田实践教学基地的建设内容和特点,详述了结合科研实际和企业生产的基地实景。未来农田场景包括空地一体化信息获取环... 详细信息

为适应农业学科发展和人才培养需求,探索未来农田实践教学基地建设的核心内容和教学模式,该文分析讨论了某高校未来农田实践教学基地的建设内容和特点,详述了结合科研实际和企业生产的基地实景。未来农田场景包括空地一体化信息获取环境与装备、无人农场决策支持系统和农机农艺相融合的无人操作农机装备系统,以实现无人或少人管理,据此开展的实践教学吸引了涉农和非农学科学生,在实践教学模式创新方面取得了一定的成绩。

关键词：智慧农业未来农田场景特征实践教学模式

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基于场景与交互影响的多类别目标轨迹预测

基于场景与交互影响的多类别目标轨迹预测

作者：殷金铭天津理工大学

学位级别：硕士

智能系统与日俱增,无人驾驶、智能机器人等逐渐成为现实。尤其随着深度神经网络的出现,人工智能科学与技术得到空前发展。随着智能系统繁荣发展的背后,人们对人工智能提出了更加智慧、更加安全的要求。其中,对行人等运动目标进行合理的... 详细信息

智能系统与日俱增,无人驾驶、智能机器人等逐渐成为现实。尤其随着深度神经网络的出现,人工智能科学与技术得到空前发展。随着智能系统繁荣发展的背后,人们对人工智能提出了更加智慧、更加安全的要求。其中,对行人等运动目标进行合理的轨迹预测,是目前主流研究方向之一。通过合理的轨迹预测,让智能系统充分理解当前所处场景,为后续自身轨迹规划与主动决策等方面提供可靠的数据来源,进一步提升智能系统智能水平。为此,本文提出基于场景与交互影响的多类别目标轨迹预测研究工作,对轨迹预测理论和方法研究具有重要意义。通过分析场景内障碍物、运动体间相互影响、运动体自身速度等因素对运动轨迹的影响规律,采用Semantics-STGCNN轨迹预测算法架构,创新性提出了基于场景与交互影响的多类别目标轨迹预测研究。主要内容如下:(1)为精确表达不同类别运动体间交互影响的差异程度,根据先验知识,将交互影响分为弱、正常、强三类等级。通过one-hot编码三类特征,构建交互影响特征邻接矩阵模型,实现交互影响特征的提取。(2)为解决场景内静态障碍物对运动体的轨迹影响,构建场景障碍物栅格地图,结合运动体自身感受野,实现场景特征的提取。(3)将交互影响特征、场景特征与Semantics-STGCNN算法中的速度属性时空图进行融合,完成包含场景与交互影响信息的时空图构建,随后将时空图传入时空图卷积神经网络,学习运动体的时空轨迹特征,最后使用时间外推卷积神经网络,实现轨迹预测。为了验证提出模型算法的有效性,在多类别轨迹的斯坦福无人机数据集上进行实验,并使用m ADE,m FDE,a ADE,a FDE作为预测误差评估指标。实验结果表明,四类指标分别为19.05,32.77,32.57,61.25。相较于Semantics-STGCNN算法,预测性能有所提升。进一步提高了轨迹预测精度水平,同时保证了实时性的要求。

关键词：轨迹预测场景特征交互影响特征时空图卷积网络时间外推卷积网络

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DEM辅助的星载SAR图像几何精校正技术

DEM辅助的星载SAR图像几何精校正技术

作者：江魏好国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的不断发展,对星载SAR图像的应用研究也越来越深入。合成孔径雷达因其全天时全天候的观测特点,SAR图像应用领域广泛。应用SAR图像进行各种监测和分析统计,以及将SAR图像与光学图像... 详细信息

随着星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的不断发展,对星载SAR图像的应用研究也越来越深入。合成孔径雷达因其全天时全天候的观测特点,SAR图像应用领域广泛。应用SAR图像进行各种监测和分析统计,以及将SAR图像与光学图像、地理信息系统进行融合、配准时,都需要精确地知道SAR图像的空间位置信息。但由于雷达侧视照射以及地形起伏的影响,SAR图像存在一定的几何畸变。因而,在SAR图像应用之前,首先必须对SAR图像进行几何校正处理,以消除图像中存在的各种几何变形,最终得到与实际地理位置相符合的图像。随着轨道控制精度、测量精度的提高,如何有效抑制雷达系统误差以及地形起伏等因素对SAR图像几何特性的影响,提高SAR图像的几何质量,成为目前高分辨率星载SAR图像处理的关键问题之一。本文从基于场景特征的几何校正模型的选择、几何校正模型的改进、不同格网间距先验DEM对几何校正的影响等方面展开了理论与实验研究。本论文完成的工作和创新点主要有:第二章研究了四种常用星载SAR图像几何校正模型,分析比较了各模型的精度和效率,并利用多幅星载SAR图像完成了实验验证,并针对星载SAR图像的场景特征和用户需求,提出了模型优选决策方案。第三章研究了基于高程改进的多项式几何精校正模型和基于RPC模型的大场景星载SAR图像几何校正方法。首先研究了多项式模型的几何校正方法,结合实验分析了高程对星载SAR图像几何校正在方位向和距离向定位精度的影响,然后从高程与定位误差的关联性出发,建立了基于高程改进的多项式模型。实验表明,新模型在地形起伏地区的定位精度有显著提高。针对在大场景星载SAR图像几何校正中全场景应用RPC模型时精度较低的问题,提出了采用分块校正的方法,并探讨了子块大小对定位精度的影响,提出了子块划分策略,实验表明采用分块RPC方法能够有效提高定位精度。第四章重点研究了不同格网间距先验DEM对SAR图像几何校正的影响。实现了基于DEM的星载SAR图像模拟以及基于模拟图像校正系统误差的校正方法,并利用仿真数据和TerraSAR-X卫星实测数据分析了不同格网间距先验DEM对SAR图像几何校正的影响。第五章为结论与展望,对本论文的主要工作进行总结,并结合目前的研究和工程实际应用的需求展望了下一步的工作。

关键词：星载合成孔径雷达几何精校正场景特征优选方案分块RPC 数字高程模型模拟图像

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图像校正融合与匹配算法研究与实现

图像校正融合与匹配算法研究与实现

作者：姚东东电子科技大学

学位级别：硕士

自动化精密设备和移动手持装备不断发展和广泛普及的今天,为了使主客观视频质量更加满足人类的感知,与图像处理相关的技术和算法成为研究的热点和重点。特别地,其中关于图像色差校正、融合、特征匹配等关键技术在众多设备研制过程中都... 详细信息

自动化精密设备和移动手持装备不断发展和广泛普及的今天,为了使主客观视频质量更加满足人类的感知,与图像处理相关的技术和算法成为研究的热点和重点。特别地,其中关于图像色差校正、融合、特征匹配等关键技术在众多设备研制过程中都被广泛涉及。本文针对宽画幅扫描仪设备研发中的图像校正与特征匹配算法,视频图像编码中的场景切换和稳像算法及相关应用进行研究。具体而言,包含三个组成部分。(1)分离CIS的宽画幅扫描仪图像色差校正和匹配融合算法,解决了独立传感器采集图像的色差不一致问题,通过边缘重叠区域计算和基于窗口匹配进行边缘像素均值融合。进一步,专门针对工程图纸采集图像进行消蓝处理,用以保留更多的细节。(2)场景特征阈值分层的场景切换检测算法。视频编码前检测发生场景切换的参考帧位置,基于不同场景特征划分不同阈值范围逐步筛选发生帧切换帧位置,以此使得检测场景切换的时间在原有基础上有所减少。(3)角点特征自适应裁剪窗口的视频稳像算法。通过提取存在抖动现象的视频序列帧的强角点特征,根据光流矢量确定角点的匹配进一步确定强角点坐标,计算发生仿射变换的参数,再对仿射变换进行帧率窗口范围的平滑,达到仿射变换后的图像在播放时观感平滑。此外,由于发生仿射变换使得帧的边缘发生留白像素,根据平滑后的仿射参数和中心像素不变,在变换后的凸多边形内确定最大的可视矩形区域,以全局最小确定最终的可视区域矩形的大小,用于全局裁剪视频图像。上述三项基于图像校正融合与特征匹配的研究,从测试结果来看,色差校正和匹配融合算法解决了宽幅扫描仪存在的图像问题和工程图纸图像的消蓝;场景切换检测算法检测场景切换帧位置精确,且时间复杂度降低;自适应裁剪边缘的稳像算法对视频播放更加平滑,且信息尽可能的多,具备良好性能。本文的工作期望为图像和视频处理的实践和应用提供一些有益的参考。

关键词：色差一致图像匹配图像融合场景特征视频稳像

基于Android的图像分类系统研究与实现

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基于Android的图像分类系统研究与实现

作者：孙敏深圳大学

学位级别：硕士

随着智能手机数据存储与处理能力的增强,用户相册中的照片数量日益庞大,如何更加有效的分类和展示这些零散的图片,成为用户及手机厂家关心的话题。安卓相册的图片分类依据主要是文件夹名称或拍摄日期,受限于屏幕尺寸与操作方式,当图片... 详细信息

随着智能手机数据存储与处理能力的增强,用户相册中的照片数量日益庞大,如何更加有效的分类和展示这些零散的图片,成为用户及手机厂家关心的话题。安卓相册的图片分类依据主要是文件夹名称或拍摄日期,受限于屏幕尺寸与操作方式,当图片数量增加时,分类弊端日益明显。论文探讨了手机图片的来源与特点,手机图片的分类现状,并对手机的计算能力进行了分析。简介了图像分类与机器视觉,及其面临的诸多现实挑战。基于图像处理的特征提取应该能较好地描述同类图像的内容相似性。Android平台可以通过有监督以及无监督的图像分类模型来实现图像分类。结合PC端经典的图像分类与机器学习算法与人类由浅入深的事物认识规律,论文采用四种图像分类方式,对手机照片进行更加合理有效的归类,分别是:基于图像元数据、基于图像颜色特征、基于风景图片的全局场景特征、基于图片中的目标检测。首先,依据图片主要来源,通过图片的元数据,建立起图片评价模型,把图片分类到应用缓存、网络下载和相机拍摄三大类。其次,依据风景图片在HSV颜色空间的直方图特征,衡量不同风景图片的颜色相似度。再次,为了对风景照片进行细分,在Android平台提取一种包含场景的图像特征--空间包络,分别通过K-邻近和SVM方式训练出两种风景图片分类模型,评价并分析了分类结果。最后,基于HAAR特征训练出来的目标检测模型实现相册人脸图片检测。此外,为了展示上述四种模型的分类结果,论文在安卓平台实现了一个友好、智能的图库APP。分类结果表明:论文提出的分类机制能够较好地描述同类图片的语义相似性,弥补了现有相册在图像分类方面的诸多不足。

关键词：颜色特征场景特征目标检测图像分类器图库APP