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大多数现有的基于深度学习的手势姿态估计方法都使用标准三维卷积神经网络提取三维特征,估计手部关节坐标。该方法提取的特征缺乏手部的多尺度信息,限制了手势姿态估计的精度。另外,由于三维卷积神经网络巨大的计算成本和内存需求,这些方法常难以满足实时性要求。为了克服这些缺点,提出以空间滤波器和深度滤波器级联的方式模拟三维卷积,减少网络参数量。同时,在各个尺度上提取手势姿态特征并加以整合,充分利用手势的三维信息。实验表明,该方法能有效提高手势姿态估计精度,减小模型尺寸,且在具有单块GPU的计算机上能以超过119 fps的速度运行。 相似文献
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前方车辆测距在自动驾驶汽车技术领域中起着至关重要的作用。针对目前基于单目视觉的车辆测距技术忽略了车辆与地面相接的下边沿问题,提出一种基于车辆下边沿估计和逆透视变换的单目视觉测距方法,实现了对前方车辆进行横向和纵向的高精度车距测量。该方法首先通过对车辆关键点估计和几何关系模型完成对车辆下边沿的估计,然后从中计算测距关键点,再利用基于点的逆透视变换测距模型进行距离计算。实验结果表明,与其他基于单目视觉的车辆测距方法相比,该方法提高了测距的精度和稳定性。 相似文献
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为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况,为进一步优化分类,方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤。多关系标准数据集上的实验显示,MRNBC-M可以有效改进分类性能。 相似文献
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安全审计作为安全操作系统的一个重要安全机制。对于监督系统的正常运行、保障安全策略的正确实施、构造计算机入侵检测系统等都有重要的意义。论文研究了安全审计的相关原理,分析了现有审计机制存在的相关问题,提出了一个内核级安全审计模型,在此基础上实现了一个基于Linux资源的审计系统。 相似文献
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视觉环境感知在自动驾驶汽车发展中起着关键作用,在智能后视镜、倒车雷达、360°全景、行车记录仪、碰撞预警、红绿灯识别、车道偏移、并线辅助和自动泊车等领域也有着广泛运用。传统的环境信息获取方式是窄角针孔摄像头,视野有限有盲区,解决这个问题的方法是环境信息感知使用鱼眼镜头,广角视图能够提供整个180°的半球视图,理论上仅需两个摄像头即可覆盖360°,为视觉感知提供更多信息。处理环视图像目前主要有两种途径:一是对图像先纠正,去失真,缺点是图像去失真会损害图像质量,并导致信息丢失;二是直接对形变的鱼眼图像进行建模,但目前还没有效果比较好的建模方法。此外,环视鱼眼图像数据集的缺乏也是制约相关研究的一大难题。针对上述挑战,本文总结了环视鱼眼图像的相关研究,包括环视鱼眼图像的校正处理、环视鱼眼图像中的目标检测、环视鱼眼图像中的语义分割、伪环视鱼眼图像数据集生成方法和其他鱼眼图像建模方法等,结合自动驾驶汽车的环境感知应用背景,分析了这些模型的效率和这些处理方法的优劣,并对目前公开的环视鱼眼图像通用数据集进行了详细介绍,对环视鱼眼图像中待解决的问题与未来研究方向做出预测和展望。 相似文献
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目前拷贝检测中的图像哈希方法由于手工设计特征和线性映射带来的限制,检测精度不高。为了解决这一难题,提出一种端到端的深度哈希拷贝检测算法——DHCD。构建多尺度孪生卷积神经网络,以空间金字塔分层池化的方式来获得图像对的显著性特征;在新设计的哈希损失函数作用下,既保持了特征在语义结构上的相关性,又使得特征输出接近于目标哈希码;通过挖掘难分样本,[JP2]对难分样本再训练,提升了模型的识别效果。在拷贝数据集上的实验结果表明,该算法与当前主流的图像哈希算法相比,准确率提升了10%左右,且效率没有降低。 相似文献
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针对真实场景中由于互相遮挡导致的场景语义不能完全被理解的问题,提出了一种基于前馈上下文和形状先验的方法来对前景区域和被遮挡的背景区域进行语义标注。首先,将原始图像分割成超像素并提取像素点特征,采用加速决策树方法标注前景,同时采用改进的基于多尺度可形变的部件模型方法进行目标检测。其次,将可见对象信息与前馈上下文预测相结合来推测背景区域的被遮挡部分。然后,根据与当前标签置信度相匹配的多边形为每个标签提供形状先验知识。最后,结合像素预测与可视平面预测和多边形知识,以形成完整的场景标注图像。与现有方法相比,该方法能够得到与街道场景更相符的结果,并在人行道和公路较接近时的标注效果更好。 相似文献