【摘 要】
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在实时视频图像车辆目标检测时,为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题,提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法.通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子得到的边缘图像相结合,得到时域掩模图像.利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割,解决了一般分水岭算法的过分割现象.将得到的结果进行投影,以提高运动状态下车辆的检测精度.实验结果表明,在车辆背景噪声和阴影的影响下,该算法的检测效果仍然较好,车辆漏检率降
【机 构】
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重庆交通大学 交通运输学院,重庆 400074
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在实时视频图像车辆目标检测时,为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题,提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法.通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子得到的边缘图像相结合,得到时域掩模图像.利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割,解决了一般分水岭算法的过分割现象.将得到的结果进行投影,以提高运动状态下车辆的检测精度.实验结果表明,在车辆背景噪声和阴影的影响下,该算法的检测效果仍然较好,车辆漏检率降低到4.90％,算法的准确性、鲁棒性和适应性较好.
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目标跟踪是无人机的关键技术之一.无人机目标跟踪容易因相机运动、尺度变化等场景的影响,导致跟踪漂移或丢失.提出一种多帧监督的相关滤波无人机目标跟踪算法,加入多帧信息,根据视图的像差监督响应图变化率,有效地提高跟踪器的识别能力.采用裁剪矩阵引入真实负样本,并加入多个历史帧信息提高滤波器的鲁棒性.采用欧几里德范数定义响应图的像差,通过监督像差的变化防止跟踪漂移,得到目标的准确位置.根据相似度进行目标模型更新.在UAV123和VisDrone2019数据集上与其他算法对比实验.结果显示该算法在相机运动、尺度变化等
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情感分析是自然语言处理领域的重要任务之一,情感分析任务包含显式情感分析和隐式情感分析.由于隐式情感不包含显式情感词语,情感表达更加委婉,所以面临更大的挑战.提出基于图注意力神经网络的隐式情感分析模型ISA-GACNN(Implicit Sentiment Analysis Based on Graph Attention Convolutional Neural Network),构建文本和词语的异构图谱,使用图卷积操作传播语义信息,使用注意力机制计算词语对文本情感表达的贡献程度.针对多头注意力保存重复信
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