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基于重新检测过程的三维细化算法的改进

计算机科学 2018年第5期45卷 266-272页

作者：洪汉玉马尔威黄丽坤武汉工程大学电气信息学院图像处理与智能控制研究所武汉430205

现有的基于简单点判断的三维细化算法不能保证提取骨架的连续性,容易产生断裂。针对该问题,提出了一组各向同性模板,该模板能够使得算法具有90°旋转不变性;在此基础上,进一步提出了一种新的重新检测的方法,通过判断被删除的目标点的26... 详细信息

现有的基于简单点判断的三维细化算法不能保证提取骨架的连续性,容易产生断裂。针对该问题,提出了一组各向同性模板,该模板能够使得算法具有90°旋转不变性;在此基础上,进一步提出了一种新的重新检测的方法,通过判断被删除的目标点的26邻域的连通性,来决定该目标点是否应该被还原,从而逐点检测3D物体的连通性,达到保持整体连通性的目的。该方法可以应用于大多数基于模板的三维细化算法,能够修复断裂,保证其拓扑结构,避免产生空洞;同时,与同类算法相比,本算法由于利用了各向同性模板,在物体旋转的情况下亦能得到最佳的细化结果。

关键词：三维细化简单点重新检测拓扑结构各向同性

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基于快速多尺度估计的重新检测目标跟踪算法

微电子学与计算机 2020年第9期37卷 11-17页

作者：胡昭华黄嘉净南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

为了解决跟踪过程中的漂移问题,本文提出了一种基于快速多尺度估计的重新检测目标跟踪算法。在跟踪过程中,跟踪器通过目标的最大响应值确定目标的位置,并且通过一个新的自适应检测指标检测当前位置的可靠性.不同于其他检测指标的是,新... 详细信息

为了解决跟踪过程中的漂移问题,本文提出了一种基于快速多尺度估计的重新检测目标跟踪算法。在跟踪过程中,跟踪器通过目标的最大响应值确定目标的位置,并且通过一个新的自适应检测指标检测当前位置的可靠性.不同于其他检测指标的是,新的检测指标减少了对最大响应值的依赖.若检测出当前帧的位置不可靠,我们的方法可以通过Edge boxes方法产生一系列的目标候选框,并通过非极大值抑制方法和欧几里德度量方法选出最优目标位置.此外,我们提出了自适应更新的方法来减少由于跟踪失败导致的误差.实验结果表明,本文提出的算法在精确度和成功率方面都有很好的效果.

关键词：目标跟踪重新检测深度特征相关滤波快速多尺度估计

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多线索与重新检测的核相关滤波目标跟踪研究

多线索与重新检测的核相关滤波目标跟踪研究

作者：黄嘉净南京信息工程大学

学位级别：硕士

在跟踪的过程中存在着诸多的挑战因素,而这些挑战因素往往会导致算法的跟踪性能远不如预期。为了实现准确、鲁棒的跟踪,本文结合了近年来的一些优秀算法,在相关滤波框架和深度特征的基础上针对跟踪过程中的一些不足,做了以下一些工作:... 详细信息

在跟踪的过程中存在着诸多的挑战因素,而这些挑战因素往往会导致算法的跟踪性能远不如预期。为了实现准确、鲁棒的跟踪,本文结合了近年来的一些优秀算法,在相关滤波框架和深度特征的基础上针对跟踪过程中的一些不足,做了以下一些工作:为了解决跟踪过程中的漂移问题,本文提出了一种基于快速多尺度估计的重新检测目标跟踪算法。在跟踪过程中,跟踪器通过目标的最大响应值确定目标的位置,并且通过一个新的自适应检测指标检测当前位置的可靠性。不同于其他检测指标的是,新的检测指标减少了对最大响应值的依赖。若检测出当前帧的位置不可靠,本文方法可以通过Edge boxes方法产生一系列的目标候选框,并通过非极大值抑制方法选出最优目标位置。此外,提出了自适应更新的方法来减少由于跟踪失败导致的误差。实验结果表明,本文提出的基于核相关滤波框架的重新检测算法在OTB数据集的精确度和成功率方面都取得了预期的效果。为了充分利用不同特征的优势,并探究多个特征之间的关系,本文提出基于核相关滤波的多线索目标跟踪算法。将卷积神经网络的Conv4-4、Conv5-4层特征和HOG特征通过排列组合的方式构成多个专家跟踪器,从而可以提高模型的多样性。同时算法提出了双评价机制,从而可以更加准确地选择出专家们产生的最佳线索。此外,将产生的最佳线索通过自适应更新的方式来更新所有的专家们,从而可以缓解弱跟踪器的跟踪漂移情况。在OTB数据集中的实验表明,本文提出的多线索目标跟踪算法对比于一些其他算法有良好的鲁棒性。

关键词：目标跟踪相关滤波重新检测多线索双评价

重新检测第1天血清标本对室内质控帮助的探讨

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中国医药指南 2013年第16期11卷 429-430页

作者：邓庆丰深圳宝安区中医院检验科广东深圳518103

目的探讨重新检测第1天血清标本在生化分析仪室内质量中的作用。方法选取第1天保存适宜的一份血清标本作为参考标本,在开机后,在做室内质控的同时,重新检测一次此标本,以第1天结果作比较,用于监控仪器的工作状态和判断检测系统的稳定性... 详细信息

目的探讨重新检测第1天血清标本在生化分析仪室内质量中的作用。方法选取第1天保存适宜的一份血清标本作为参考标本,在开机后,在做室内质控的同时,重新检测一次此标本,以第1天结果作比较,用于监控仪器的工作状态和判断检测系统的稳定性。结果参考标本在保存得当的情况下,第2天再次测定结果稳定,两次测定结果相差很小。重新检测相对于第1天结果变异远小于CLIA"88规定CV的1/2。结论在当日质控合格的情况下,选择一份新鲜血清标本,妥善保存,在第2天开机后,做室内质控的同时检验一次此份标本,两次结果比较,可以用于监测仪器的工作状态,是一种可行的室内质量控制方法,与质控品同时使用,更易找出失控原因。

关键词：全自动生化分析仪重新检测室内质量控制

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海上无人机对运动船舶的长期检测跟踪算法

仪器仪表学报 2024年第3期45卷 326-335页

作者：范云生张凯牛龙辉刘婷费凡大连海事大学船舶电气工程学院大连116026 辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室大连116026

针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv... 详细信息

针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv5检测器重新定位目标位置,并初始化跟踪器模型,消除累计错误信息。其次针对目标在跟踪过程中存在的旋转变化,利用傅里叶-梅林变换进行旋转参数估计,减少了目标旋转造成的跟踪器性能下降问题。本文算法在OTB-100数据集上的平均精确度和成功率为83.9%和76.7%;在无人机平台上进行实际海上场景船舶跟踪实验,在完全遮挡及离开视野两种情况下精确度和成功率分别为为80.9%,60.4%和90.2%,48.3%,实验表明本文算法可以有效抑制常见海面干扰因素的影响。

关键词：海上无人机长时跟踪相关滤波重新检测旋转跟踪框

日本梨树长寿、君早生、明月及市原早生自交不亲和性基因型的重新检测

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国外作物育种 2002年第1期21卷 53-54页

作者：平伸谢国禄等

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虚拟交互技术中的人手跟踪算法研究

虚拟交互技术中的人手跟踪算法研究

作者：郭晓露长安大学

学位级别：硕士

目标跟踪为虚拟交互系统中的一个重要研究课题,人手跟踪是其中一个研究热点,有广泛的实际应用价值。本文聚焦于核相关滤波(Kernel Correlation Filtering,KCF)目标跟踪算法,提出了一种基于KCF的改进人手跟踪算法。对La SOT中人手的部分... 详细信息

目标跟踪为虚拟交互系统中的一个重要研究课题,人手跟踪是其中一个研究热点,有广泛的实际应用价值。本文聚焦于核相关滤波(Kernel Correlation Filtering,KCF)目标跟踪算法,提出了一种基于KCF的改进人手跟踪算法。对La SOT中人手的部分数据集以及5段自制的人手视频序列进行了实验,实验表明以KCF目标跟踪算法为基准并结合YOLO v3,可以实现效果更好的人手跟踪。本文的研究内容主要有:(1)采用核相关滤波目标跟踪算法对人手进行跟踪,当目标被遮挡、发生形变时,会导致成功率下降,针对这些问题,提出一种基于核相关滤波的抗遮挡形变的人手跟踪算法。首先,将提取HOG(Histograms of Oriented Gradients)和CN(Color Name)特征直接融合和自适应融合,在训练阶段使用多模板核相关滤波器进行训练,在检测阶段将两个滤波器响应进行自适应融合。其次,本文引入一维相关滤波器进行尺度估计。第三,利用响应矩阵大小以及响应矩阵中特定值的位置关系进行遮挡和形变判定。第四,如果判定为产生遮挡或形变,则利用肤色检测和权重、学习率等参数的调整对目标进行重新检测。最后对算法的性能进行检验,实验结果显示改进后的算法重叠成功率和距离精度比相应的第二名算法DSST、FMMTSA＿DSST分别高了7.9%、10.1%。(2)KCF人手跟踪算法的第一帧目标是人为给定的,为了增加跟踪算法的实用性,本文引入YOLO v3算法对KCF进行初始化。首先对YOLO v3特征提取不稳定的问题,在特征提取网络中加入了空间金字塔获得信息更丰富的特征图;并且在YOLO v3的3个检测前嵌入SENet网络,抑制背景信息,获取更有效的特征信息。其次,针对目标检测模型速度慢的问题,提出将BN层融合到卷积层,减少了计算量。第三,引入惩罚项边框回归损失函数DIOU,减少目标的漏检,提高了准确率。最后,对算法性能进行检验,实验结果显示本文改进后的算法与YOLO v3相比,AP值高了2.52%,F1值高了15%,R值高了23.96%。(3)将本文改进后的KCF和YOLO v3算法融合在一起完成人手跟踪,实验结果显示使用YOLO自动标注第一帧目标与人为标注相比,重叠成功率下降了1.3%,距离精度高了0.6%,二者性能总体上看相差不大,最终实现了更加自动化的目标跟踪。

关键词：人手跟踪核相关滤波多模板运算重新检测 YOLO v3人手检测

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结合自适应更新策略和再检测技术的跟踪算法

计算机工程与应用 2021年第9期57卷 217-224页

作者：马珺王昱皓太原理工大学物理与光电工程学院太原030600

基于相关滤波器的跟踪算法在计算机视觉领域表现出了卓越的性能,但是传统相关滤波器由于采用固定系数更新策略,在复杂环境下很容易发生模型漂移甚至因无法重新找回所跟踪的目标导致跟踪失败。为了使跟踪算法在遇到背景杂波、遮挡等问题... 详细信息

基于相关滤波器的跟踪算法在计算机视觉领域表现出了卓越的性能,但是传统相关滤波器由于采用固定系数更新策略,在复杂环境下很容易发生模型漂移甚至因无法重新找回所跟踪的目标导致跟踪失败。为了使跟踪算法在遇到背景杂波、遮挡等问题时能具有更好的鲁棒性,提出了一种基于自适应更新策略和再检测技术的关联跟踪算法。自适应更新策略根据跟踪结果的置信度,自适应调整模版更新系数,降低模型漂移所造成的影响。当判定所跟踪的目标遭受严重遮挡或者跟踪失败时,利用再检测策略中的SVM分类器对所跟踪的目标进行重新检测,提高纠错能力。所提算法在OTB2013标准目标跟踪数据集上进行验证并与其他5种跟踪算法进行比较,目标跟踪精度与成功率分别提升13.8%和17.4%。当出现目标被遮挡或者目标视野丢失等情况时,本算法仍然可以对目标进行重新找回,实现稳定地跟踪。

关键词：目标跟踪相关滤波置信图自适应重新检测

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基于时间正则项与多特征融合的目标跟踪研究

基于时间正则项与多特征融合的目标跟踪研究

作者：边旭爽辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

目标跟踪的核心思想是通过对目标的特征提取来进行训练和检测,并在视频的第一帧获取准确信息,后续则根据预测的信息进行更新的过程。目标跟踪的快速发展带来了坚实的理论基础,但仍存在发生遮挡或背景复杂等干扰时受到噪声影响导致跟踪... 详细信息

目标跟踪的核心思想是通过对目标的特征提取来进行训练和检测,并在视频的第一帧获取准确信息,后续则根据预测的信息进行更新的过程。目标跟踪的快速发展带来了坚实的理论基础,但仍存在发生遮挡或背景复杂等干扰时受到噪声影响导致跟踪失败从而出现跟踪漂移问题,由此提出了一种基于时间正则项与多特征融合的目标跟踪算法。首先,本文算法在相关滤波模型中引入时间正则项,利用特征值控制时间的相似性,灵活缓解模型退化,从而达到抑制异常数据负面影响的效果和训练过程中过拟合现象。其次,引入图像分类机制,并利用峰值旁瓣比和平滑约束性两项指标的权重,实现特征的自适应融合。然后,将模型近似为线性等式约束问题,利用交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)进行迭代求解,提高算法效率。最后,通过Adaboost-SVM分类器进行重新检测,提高对模型的遮挡判断能力,在保证跟踪精度的基础上提升跟踪效率。为了验证算法性能,将本文算法在数据集OTB100,数据集Temple Color 128以及数据集La SOT上,与9种主流算法进行对比,结果显示本文算法展现出了良好的跟踪效果,精确率和成功率均得到有效提升,对比结果可以说明本文算法具有准确性和鲁棒性。该论文有图34幅,表7个,参考文献58篇。

关键词：目标跟踪重新检测峰值旁瓣比支持向量机交替方向乘子法