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基于车道线识别和多特征的前车检测算法

科学技术与工程 2016年第15期16卷 245-250页

作者：陈戈珩潘晓旭侯作辉长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 长春一汽富维江森自控汽车金属零部件有限公司长春130000

前车检测是安全辅助驾驶系统的主要研究领域,实时鲁棒的检测方法能够使智能车实现有效的防偏防撞预警和控制。提出了一种基于车道线识别和多特征的前车检测方法。首先基于车道线识别方法将感兴趣区域定位于两条车道线之间,然后依据车底... 详细信息

前车检测是安全辅助驾驶系统的主要研究领域,实时鲁棒的检测方法能够使智能车实现有效的防偏防撞预警和控制。提出了一种基于车道线识别和多特征的前车检测方法。首先基于车道线识别方法将感兴趣区域定位于两条车道线之间,然后依据车底阴影特征自适应确定中远距离车辆假设区域,最后利用纹理特征、垂直梯度投影均值和边缘对称性特征三层约束来验证车辆区域。实验结果表明:该方法能够实时准确地检测出不同光照条件下本车车道前方中远距离的车辆。

关键词：前车检测车道线识别多特征

基于梯度特征和信道编码的多特征鲁棒红外跟踪

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2019年第5期31卷 628-634页

作者：骆焦煌闽南理工学院信息管理学院

针对单特征技术进行红外目标跟踪难以实现较高准确度的问题,在核化相关滤波器(kernelized correlation filter, KCF)的框架下,提出一种包含梯度特征和信道编码特征图的多特征红外目标跟踪方法。从给定位置中提取感兴趣区,推导出梯度特... 详细信息

针对单特征技术进行红外目标跟踪难以实现较高准确度的问题,在核化相关滤波器(kernelized correlation filter, KCF)的框架下,提出一种包含梯度特征和信道编码特征图的多特征红外目标跟踪方法。从给定位置中提取感兴趣区,推导出梯度特征和信道编码特征,各自对KCF框架进行训练。训练后的滤波器与感兴趣区相关联,并与输出响应结合在一起;为了对目标进行分割,支持向量回归(support vector regression,SVR)分类器对目标像素和背景像素的图像块进行训练;应用生成式技术,通过线性搜索方法来确定目标的最佳位置。在LTIR数据集中的6个红外图像序列的定量和定性分析结果表明,与快速压缩跟踪、防误导跟踪和归一化互相关匹配等红外跟踪方法相比,所提方法在平均中心定位误差和平均重叠精度上均取得了一定的性能提升。

关键词：红外目标跟踪核化相关滤波器多特征支持向量回归定位误差

融合光谱-空间多特征的高光谱影像张量特征提取

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计算机工程 2018年第3期44卷 233-240页

作者：薛志祥余旭初谭熊魏祥坡解放军信息工程大学地理空间信息学院郑州450001 地理信息工程国家重点实验室西安710054

针对当前基于张量结构的特征提取方法不能充分利用高光谱影像多种光谱-空间特征的问题,提出一种融合光谱-空间多特征的高光谱影像张量特征提取方法。利用3D Gabor滤波器提取不同频率和方向的纹理特征,采用形态学属性滤波器提取不同属性... 详细信息

针对当前基于张量结构的特征提取方法不能充分利用高光谱影像多种光谱-空间特征的问题,提出一种融合光谱-空间多特征的高光谱影像张量特征提取方法。利用3D Gabor滤波器提取不同频率和方向的纹理特征,采用形态学属性滤波器提取不同属性和尺度的形状特征,将高光谱影像光谱特征、纹理特征和形状特征结合为张量结构特征。在此基础上,利用局部张量判别分析方法增大同类特征张量之间的相似性以及异类张量间的差异性,得到融合多种空谱特征和判别信息的低维特征张量。使用Pavia University和Salinas影像数据集进行对比实验,结果表明,该方法能够有效保留影像空谱信息和类别间的判别信息,不仅可以提高分类精度,而且能够得到空间连续性更好的分类图。

关键词：高光谱影像光谱-空间特征多特征张量判别分析特征提取

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基于神经网络的多特征结合法鲫鱼质量估计

中国农业科技导报 2021年第12期23卷 109-115页

作者：蔡振鑫刘春红中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 中国农业大学国家数字渔业创新中心北京100083

质量不同的鱼摄食能力不同,准确估计鱼体质量有利于水产养殖中鱼类精准投喂,避免饲料浪费及水体污染。首先使用1元硬币作为参照物采集鲫鱼图像和体重数据,其次对图像进行预处理,提取鲫鱼和硬币的特征值,最后采用BP神经网络、Elman神经... 详细信息

质量不同的鱼摄食能力不同,准确估计鱼体质量有利于水产养殖中鱼类精准投喂,避免饲料浪费及水体污染。首先使用1元硬币作为参照物采集鲫鱼图像和体重数据,其次对图像进行预处理,提取鲫鱼和硬币的特征值,最后采用BP神经网络、Elman神经网络以及Numpy库构建的神经网络实现多特征的鲫鱼质量估计。结果表明:使用BP和Elman神经网络估计鲫鱼质量时决定系数分别为0.9256和0.9064,均方误差分别为0.00368和0.00455。采用Numpy库构建的神经网络估计时决定系数值为0.8237,均方误差值为0.0081。因此,使用BPNN-面积-周长和Elman-面积-周长方法能够快速、准确地估计鱼体质量,实现水产养殖中鱼类的精准投喂,以及在鱼类被捕捞后根据质量进行分级,推进渔业现代化的进展。

关键词：质量估计神经网络多特征水产养殖图像处理

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基于医学图像多特征的蚁群聚类检索技术研究

计算机工程与设计 2014年第6期35卷 2078-2083页

作者：吕晓琪王新刚贾东征内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

针对医学图像检索中单一特征无法有效表达复杂特征、易陷入局部最优的问题,提出一种将医学图像形状特征和纹理特征相结合的成对约束特征选择蚁群聚类算法。通过结合纹理特征灰度共生矩阵和形状特征Hu不变矩,建立多特征医学图像数据库集... 详细信息

针对医学图像检索中单一特征无法有效表达复杂特征、易陷入局部最优的问题,提出一种将医学图像形状特征和纹理特征相结合的成对约束特征选择蚁群聚类算法。通过结合纹理特征灰度共生矩阵和形状特征Hu不变矩,建立多特征医学图像数据库集;用成对约束降维算法对医学图像数据集进行特征选择,形成最优特征集,对最优特征集进行动态加权,对加权最优特征集进行蚁群聚类;通过加权马氏距离相似性度量算法形成有规则的簇。基于改进的蚁群聚类医学图像检索算法相比传统的蚁群聚类检索算法,减少了专业人员对先验值的依赖,区分出了重要特征并按照重要的程度给予动态加权,该研究算法提高检索分类性能和稳定性,使检索查全率和查准率进一步优化,检索医学图像效果达到预期目标。

关键词：多特征医学图像检索蚁群聚类算法 Hu不变矩灰度共生矩阵

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一种多特征多分辨率快速SAR图像匹配算法

现代防御技术 2012年第6期40卷 5-10页

作者：赵英海陈晔北京华航无线电测量研究所北京100013

提出一种新的基于多特征多分辨率的快速SAR图像匹配算法。算法主要包含图像预处理、匹配特征选择、匹配准则定义、搜索策略设计、匹配结果融合5部分。算法采取在不同图像尺度上分别基于具有信息互补关系的不同特征进行匹配的策略,兼顾... 详细信息

提出一种新的基于多特征多分辨率的快速SAR图像匹配算法。算法主要包含图像预处理、匹配特征选择、匹配准则定义、搜索策略设计、匹配结果融合5部分。算法采取在不同图像尺度上分别基于具有信息互补关系的不同特征进行匹配的策略,兼顾了匹配精度与时间效率。实验结果验证了算法的有效性。

关键词： SAR图像图像匹配多特征多分辨

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多特征智能批改模型的研究和应用

多特征智能批改模型的研究和应用

作者：史舜威北京邮电大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展.计算机辅助语言教学(CALL)系统越发成熟,越来越多的CALL系统被应用在教学与考试中,辅助教师教学,提高学生的学习效率。目前CALL系统的英语口语批改均是针对朗读题等文本相关的考题,而开放式英语口语题的自动批改... 详细信息

随着计算机技术的发展.计算机辅助语言教学(CALL)系统越发成熟,越来越多的CALL系统被应用在教学与考试中,辅助教师教学,提高学生的学习效率。目前CALL系统的英语口语批改均是针对朗读题等文本相关的考题,而开放式英语口语题的自动批改一直是CALL领域里的难题,它是一种文本无关的题型。目前针对开放式英语口语试题的自动批改系统均没能够投入到实际应用中。现有的开放式口语自动评分系统都有与专家评分关联度不够高、评分维度不够全面等问题。为了解决这些问题,本文研究了一种多特征的智能批改模型,基于目前成熟的英语作文批改系统和语音识别引擎,针对开放型口语题进行自动评分。本研究对考生口语录音进行多维度的特征提取,并分别对这些特征进行评价,共有五类特征:发音、流利度、词汇、语法、语义。构建深度神经网络模型对特征值进行建模得到最终的分数。在前人研究的基础上,本研究使用深度神经网络训练模型,替代了线性回归的方法,提高了模型评分与专家评分的相关度。将使用词频进行语义评分的方法,改为使用LDA主题模型进行语义分析,这样无需专家在评分前人工标注关键词,真正实现了自动化的批改。除此之外,本文还在评分模型中引入了语音识别后的文本清洗和基于深度学习的语音降噪技术,提高了语音识别的准确度和评分模型整体的批改准确度。本文利用北京邮电大学情景英语考试现场采集的480份口语录音数据作为数据集训练神经网络模型,利用专家评分映射模型。最终取得了专家评分性能的89.3%,与专家的评分相关度较高,达到了实用的水平。

关键词：自动批改神经网络多特征英语口语

多特征多通道自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法研究

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多特征多通道自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法研究

作者：黄梓桐深圳大学

学位级别：硕士

近年来,目标跟踪快速发展,在智能交通、无人驾驶和国防军事等多个领域展现了其较高的应用价值。目标跟踪指根据给定的起始目标,训练得到相应的目标模型,在后续帧中对候选目标进行特征提取并预测得分,预测分值最高的候选框即为目标所在... 详细信息

近年来,目标跟踪快速发展,在智能交通、无人驾驶和国防军事等多个领域展现了其较高的应用价值。目标跟踪指根据给定的起始目标,训练得到相应的目标模型,在后续帧中对候选目标进行特征提取并预测得分,预测分值最高的候选框即为目标所在位置。目标跟踪的主流研究方向为判别式跟踪算法,其中主要包括基于相关滤波方法和深度学习方法。而相较于深度学习,相关滤波具有实时性、可解释性和计算量低等优点,本论文研究的目标跟踪算法基于相关滤波方法展开。目标跟踪过程中面临很多复杂的场景,目标形变、光照变化、遮挡等容易使跟踪算法发生漂移甚至跟丢,如何在复杂场景中持续稳定地对目标保持精准定位是目标跟踪领域亟待解决的问题。为此,本论文重点研究了多特征多通道自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法,主要研究内容及成果如下:(1)针对单一特征在复杂环境下适应性较低、多特征以固定权重融合无法有效发挥不同特征优势的问题,提出一种多特征自适应融合的核相关滤波目标跟踪算法。首先,计算HOG和CN两种特征响应的平均峰值相关能量APCE,根据APCE值实现两种特征的自适应融合,获得优化后的模板类特征响应。其次,利用基于cross-bin的EMD度量方法计算出目标周围的背景与目标的相似度,并将相似度值与融合系数相联系,实现颜色直方图响应与优化后的响应的自适应融合,使算法达到多特征自适应最优融合,有效提升算法跟踪精度和鲁棒性。(2)针对多通道特征简单叠加导致定位准确率不高、目标遮挡时可能出现特征描述失效的问题,提出基于通道可靠性的抗遮挡目标跟踪算法。利用平均峰值相关能量APCE和主次锋之比RSFMP相结合对特征通道可靠性进行评估,实现多通道特征在响应层面上的自适应融合,有效提高了目标定位的准确性;其次,通过响应稳定性分析以及颜色直方图匹配,对目标跟踪过程中出现的遮挡情况进行准确判断,避免模型更新错误信息;最后,通过颜色粗定位与相关滤波精定位的方式,对遮挡后的目标进行重定位,保证了算法对目标的持续跟踪。(3)在多特征多通道自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法的基础上,设计并实现了一个目标跟踪系统,通过将本文设计的跟踪算法集成到系统中,可实现对视频所标定的目标实时、稳定的跟踪。该系统主要包括目标跟踪和结果分析两部分,能够提供给人们一个直观便捷的视频跟踪界面,在目标跟踪结束后可以根据输出结果对本次跟踪的精度、成功率和丢失帧情况进行分析。

关键词：目标跟踪多特征通道可靠性 cross-bin度量自适应抗遮挡

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蜂群多特征长期监测系统设计与试验研究

智慧农业（中英文） 2020年第2期2卷 105-114页

作者：洪葳胥保华刘升平华中科技大学理学院湖北武汉430074 山东农业大学动物科技学院(动物医学院) 山东泰安271018 中国农业科学院农业信息研究所北京100081

目前,针对蜂群发生崩溃式消失的现象还缺乏有效的观测和分析手段。本研究在分析蜂群行为与检测特征的基础上,设计了一种基于物联网技术的蜂群多特征长期监测系统。该系统采用太阳能供电,融合了多种传感器,能够检测蜂群的多个特征(蜂箱... 详细信息

目前,针对蜂群发生崩溃式消失的现象还缺乏有效的观测和分析手段。本研究在分析蜂群行为与检测特征的基础上,设计了一种基于物联网技术的蜂群多特征长期监测系统。该系统采用太阳能供电,融合了多种传感器,能够检测蜂群的多个特征(蜂箱内部的温度、湿度、蜂群重量、声音和蜜蜂的进出量),并利用无线数据同步传输技术将这些数据上传到远程云服务器中。基于该系统,本研究还进行了针对意大利蜜蜂从2018年秋季到2020年春季为期235天的长期连续监测试验,记录了蜂群在秋衰期、越冬期和春繁期蜂箱内部温度、湿度、蜂群重量、声音和进出量的逐小时的细致变化。试验结果表明,在此期间,蜂箱内的平均温度呈现从25℃下降到-5℃再回升至15℃的抛物线变化,相应的进出巢次数也由大约8万次/天减少至0次/天再增加至5万次/天。在越冬期中,蜂群的重量呈现出大约25 g/天的线性下降趋势,同时蜂箱内也更为安静,声音的频率集中于0~64 Hz。由此表明,在不干扰蜂群的情况下,该监测系统获得的特征数据能够有效地揭示蜂群的日常活动和趋势变化,可用来研究蜂群的行为生物学、探索崩溃式的蜂群消失成因以及发展精确化蜜蜂养殖业。

关键词：蜂群监测智能蜂箱多特征智慧农业物联网技术