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71.
基于深度学习的小目标检测研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测(SOT)作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。 相似文献
72.
在灵巧手主从抓持规划系统中,一项重要的研究内容是获取人手的运动信息.利用计算机双目立体视觉系统作为灵巧手主从操作的人机接口,研究人手指尖运动实时跟踪和识别的方法,提出了一种人手指尖位置的动态识别算法及其实验系统.利用本实验系统,完成左右两像面4个目标点所用的最长识别时间为0.4ms,且人手在正常运动速度时,识别率达100%,表明本算法同时满足实时性和识别率的要求. 相似文献
73.
传统聚焦测度函数在远焦区对图像高频能量解析性能较差;表现为聚焦曲线在远焦区呈现非单调性.利用傅里叶变换方法对图像频谱进行分析:在远焦区,聚焦图像序列的直流分量表现出强烈的波动性,并且直流分量在图像频谱中占据绝对比例,再加上传统聚焦函数滤除图像直流分量的能力较弱,导致误聚焦概率高.考虑到频域聚焦函数计算量大,提出基于时域的两个聚焦函数.实验结果表明:此二函数具有强的直流分量滤除能力,能有效改善聚焦曲线在远焦区的表现,同时具有高的聚焦分辨率.远焦区聚焦性能的改善对于提高显微视觉操作自动化的可靠性尤为重要. 相似文献
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75.
76.
现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。 相似文献
77.
针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。 相似文献
78.
为自主、精确测量无人机的飞行速度,研究并发展了一种基于序列图像的无人机自测速方法并进行了相应的试验。该方法利用无人机上已有的惯导装置、高度计和摄像机,在连续成像的条件下,通过匹配跟踪得到地面同名点在相邻两帧光学或红外实时图中的位置,利用飞行高度、姿态信息和成像帧频计算得到无人机的瞬时飞行速度。在无人机的匀速平飞段,通过大量数据拟合得到高精度的平均飞行速度。通过挂飞试验对方法进行了验证,实时得到了小于0.2 m/s的测速结果,满足工程要求的精度,为工程应用打下了一定的基础。 相似文献
79.
80.