江山
- 作品数:31 被引量:53H指数:4
- 供职机构:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金吉林省自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信生物学一般工业技术更多>>
- 一种基于地址映射的多通道视频数据转换方法
- 本发明涉及视频数据处理技术领域,具体涉及一种基于地址映射的多通道视频数据转换方法,通过前处理模块、DDR读写管理模块和后处理模块对视频数据进行转换,前处理模块利用原始视频数据流中提取的时序信息进行地址映射并完成图像镜像处...
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- 红外图像目标检测方法、装置、电子设备及存储介质
- 本发明公开了一种红外图像目标检测方法,包括:获取红外图像,并将红外图像划分为多个区域块;计算相邻区域块之间的相似度;利用相似度将红外图像划分为待检测区域;计算待检测区域内的信噪比阈值,并利用信噪比阈值在待检测区域内进行目...
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- 文献传递
- 基于编码解码结构的微血管减压图像实时语义分割被引量:3
- 2022年
- 针对真彩色微血管减压图像实时语义分割网络参数量大、语义分割精度低的问题,本文提出了一种适用于微血管减压场景的U型轻量级快速语义分割网络U-MVDNet(U-Shaped Microvascular Decompression Network),该网络由编码解码结构构成。在编码器中设计了轻型非对称瓶颈模块(LABM)对上下文特征进行编码,解码器中引入了特征融合模块(FFM),有效组合高级语义特征和低级空间细节。实验结果表明:对于微血管减压测试集,U-MVDNet在单NVIDIA GTX 2080Ti上的参数量只有0.66 M,平均交并比(mIoU)达到了76.29%,速度达到140 frame/s,且当输入图像尺寸为640×480时,U-MVDNet在嵌入式平台NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现了实时(24 frame/s)语义分割。本文方法未使用任何的预训练模型,参数量少且推理速度快,语义分割性能优于其他对比方法,在分割精度和速度上做到了良好的平衡。同时,还可以方便地在嵌入式平台上开发和应用,性能优越,易于部署。
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- 关键词:编码解码
- 基于信号时间特征的Camera-Link解码方法
- 本发明涉及一种基于信号时间特征的Camera‑Link解码方法,其中精确延时单元根据延时控制信号对数据通道输入的串行信号进行精确延时控制;串并转换单元对经过精确延时的串行信号进行采样,转换为并行信号;桶型移位单元根据移位...
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- 目标检测深度学习网络量化方法
- 本发明涉及深度学习技术领域,尤其涉及一种目标检测深度学习网络量化方法,对训练后的待量化网络模型的初始权重矩阵进行仿射变换;利用渐扩掩码对仿射变换后的矩阵进行约束;根据约束后的矩阵,对初始权重矩阵进行权重变换,得到权重变换...
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- 基于嵌入式平台的实时多目标编批方法
- 本发明涉及一种基于嵌入式平台的实时多目标编批方法,包括以下步骤:步骤1:检测目标的空间位置信息;步骤2:空间位置关联;步骤3:身份信息更新;步骤4:板卡联动。本发明的基于嵌入式平台的实时多目标编批方法,其是基于嵌入式平台...
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- 一种神经外科显微手术图像中血管与神经的分割方法
- 本发明提供一种神经外科显微手术图像中血管与神经的分割方法,包括步骤:将神经外科显微手术视频转换为24位真彩色图像;标注分割标签,得到数据集;对数据集进行数据增强;将数据增强后的数据集划分为训练集、验证集和测试集;将基础网...
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- 一种灰度梯度暗通道图像自动调焦方法被引量:5
- 2018年
- 针对目前调焦评价函数存在的灵敏度低、鲁棒性差、易进入饱和区等问题,提出了一种融合灰度梯度和暗通道L0范数的调焦评价函数。首先分析并证明了清晰图像与离焦图像相比具有亮度更大、更稀疏的暗通道这一特性,然后选择了暗通道的L0范数对图像的离焦情况进行评价,最后融合图像灰度梯度与暗通道的L0范数构建了一种新的调焦评价函数。在对森林、公路、天空中的无人机、室内静物等多种场景的调焦实验中,使用单核DSP处理速度为9Hz,基本满足实时性;受到外界干扰时函数曲线没有出现伪峰;在离焦比较严重的情况下没有进入饱和区,仍然能够保持一定的陡峭度。实验结果表明,本文提出的调焦评价函数具有较好的灵敏度和鲁棒性,可以满足光电成像系统对实时调焦的要求。
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- 关键词:自动调焦清晰度评价
- 一种用于相机的强电磁防护装置
- 本发明公开了一种用于相机的强电磁防护装置,其包括主壳体和两个端盖,所述主壳体的内部安装有相机,主壳体的顶部安装有连接架;两个所述端盖盖于主壳体的两端,并通过螺钉固定连接;所述端盖内壁的顶部安装有氨气阀安装座,所述端盖底部...
- 刘奎麟孙海江江山
- 基于嵌入式平台的实时多目标编批研究
- 2023年
- 针对嵌入式平台多目标检测与实时跟踪任务,提出基于目标特征与空间位置信息联合的多目标实时编批方法。采用板卡间目标信息交互联动方式,智能板卡负责目标检测、编批,为提升网络特征提取能力,增强检测效果,检测方法以YOLOv5网络为基础加入SimAMC3注意力机制模块。通过对检测目标的编批和编号更新,实时反馈编批目标与跟踪目标的空间位置信息,该模式改变过去传统跟踪器单一点选跟踪目标方式。综合考虑重叠面积、空间距离、长宽比、交并比等多方面因素实现目标检测与目标队伍的数据关联。实验表明,该方法在目标运动时能够快速建立目标编号并管理更新,同时能够提高跟踪系统对目标遮挡情况下的跟踪能力,对消失后目标重捕获能力得到显著提高,算法简单、易于工程实现。
- 王帅孙海江江山刘心睿徐婉莹刘颖
- 关键词:目标检测目标跟踪数据关联