【摘 要】
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道路是现代交通运输最主要的途径之一,道路缺陷对于道路安全有着巨大威胁。因此准确检测道路缺陷对道路养护修缮具有重要意义。道路缺陷具有低连续性和低对比度的特点,现阶段多采用人工检测方法,检测效率低,人力成本高,且检测人员的安全可能会遭受威胁。随着深度学习的发展,神经网络方法被广泛应用于工程实践。U-net是具有编码器-解码器结构的端到端深度学习模型,对微小对象检测能力强,适用于道路裂缝缺陷检测。利用U
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道路是现代交通运输最主要的途径之一,道路缺陷对于道路安全有着巨大威胁。因此准确检测道路缺陷对道路养护修缮具有重要意义。道路缺陷具有低连续性和低对比度的特点,现阶段多采用人工检测方法,检测效率低,人力成本高,且检测人员的安全可能会遭受威胁。随着深度学习的发展,神经网络方法被广泛应用于工程实践。U-net是具有编码器-解码器结构的端到端深度学习模型,对微小对象检测能力强,适用于道路裂缝缺陷检测。利用U-net深度学习网络对道路缺陷进行检测,能提高检测效率,无需人工干预,保证检测人员安全,降低检测的人工成
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近年来,随着人脸识别系统的不断发展,各种假冒合法用户的欺骗手段不断出现。基于单一差异线索进行的活体检测,已经不能满足当前复杂环境下提高人脸活体检测方法性能的需求。基于此,文中提出多特征融合的方法,使用卷积神经网络从人脸图像的不同线索中学习多个特征来进行活体检测,深度图在空间上能够区分真假人脸之间的深度信息;光流图在时间上能够区分真假人脸之间的动态信息;残差噪声图根据真人脸的一次成像和假冒人脸的二次
随着深度学习的发展,基于深度卷积神经网络的车道线检测模型在自动驾驶系统和高级辅助驾驶系统中得到了广泛的应用。这些模型虽然有较高的精度,但通常计算量大且运行速度慢。为了解决该问题,提出了一种车道线检测任务专用的轻量神经网络模型。首先,提出了一种行列解耦采样的卷积模块,该模块利用图像中车道线区域的行列可分解性对传统的残差卷积模块进行了合理的优化。其次,利用深度可分离卷积技术进一步降低行列解耦采样卷积模
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确定地震震级对中长期地震预报、震后应急救援和地震危险性评价具有重要意义。古地震学是研究地质记录中的地震事件,特别是它们的位置、时间和震级大小。然而,传统由地表破裂参数确定的古地震震级仍存在不确定性(大多数地震事件不会导致地表破裂,或位移小于0.3 m),尤其是由湖泊沉积记录的古地震事件。为了解决未发现明显位错地震震级问题,本文依据软沉积物变形构造的类型和形式,对确定地震震级/强度的方法(经验估算、
在暗光条件下拍摄的图像为细节较少的低照度图像,直接在该图像上进行增强会放大噪声。近年来,基于深度学习的方法在低照度图像增强以及图像去噪领域取得了出色的性能。然而,在同时进行去噪及增强方面的研究较少。文中构建了一个用于联合增强与去噪的低照度图像数据集,该数据集包含104组低照度图像和正常光照图像,每一组包含4种不同暗光程度的低照度图像。对应地,文中提出了一个渐进式图像增强网络,以自适应地处理不同光照
步态是远距离复杂视频监控场景下唯一可清晰成像的生物特征,具有识别范围广、难以伪装等优点。为探索视频图像智能化应用,发掘海量视频资源的潜在价值,开发了步态应用实战平台,利用步态识别技术破解视频监控条件下人员身份识别难和轨迹刻画难等难题,为侦查破案、人员管控等提供新手段。采用先进的深度学习步态识别方法,完成步态检测,序列跟踪,步态分割和识别比对等一系列关键环节和步骤。为验证步态识别技术的效果,在含10
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为解决在GPS信号缺失的室内环境下无人机的定位和自主飞行问题,以多旋翼无人机为平台,基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)和MAVROS构建了通信网络系统,并选用英伟达Jetson NANO运行该系统,采用Pixhawk4飞行控制板运行核心控制部分,结合基于英特尔追踪实感摄像头T265的位置信息,融合飞行控制板载传感器数据对无人机状态估计进行修正,提高了无人机室