白天
- 作品数：12 被引量：26H指数：3
- 供职机构：中国科学技术大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程更多>>
- 基于MapReduce的公路视频图像车型分类研究被引量：1
- 2016年
- 分析公路视频图像,从而对经过的车辆进行较高精度的分类,是一个颇且实用价值的课题。如何在保证分类精度的同时提高系统性能,无疑是一个具有挑战性的任务。提出了一个多特征融合的分类框架,结合车辆的全局几何特征、SIFT局部特征,以及Gabor纹理特征对车辆进行分类,提高了分类精度;为了提高系统的性能,设计了基于MapReduce的并行算法,通过对图像分块,实现数据并行。实验结果表明,该方案能够在提高分类精度的基础上仍然保持较高的系统性能。
- 许晓珑丁箐白天叶勇石竹
- 关键词：车型分类多特征融合MAPREDUCE
- 公路视频实时车辆检测分类与车流量统计算法被引量：4
- 2020年
- 公路视频实时车辆检测分类与车流量统计是计算机视觉领域的一个经典问题。传统设置检测带法,易漏检复检,自动化性不好。基于深度网络的one-stage算法实时性好,但是经常会把变化的背景、运动的非车辆物体纳入其中,同时对光照变化敏感,夜间分类效果不好。因此,提出采用one-stage做目标检测,并不直接获取分类结果,而是根据标注框将物体切割出来,去除背景,提升抗背景扰动性能和分类效果;再送入一个经过迁移学习的浅层神经网络;将分类输出和目标检测网络的位置输出合并送入一个全图匹配算法,进行车流量统计。该方法在保障实时性的同时降低了漏检和复检率。
- 查伟伟白天
- 关键词：卷积神经网络
- 一种新颖的基于轨迹分析和类型识别的车流量统计方法被引量：3
- 2016年
- 通过现有车流量统计方法的分析,提出一种新颖的基于轨迹分析和车辆识别的车流量统计方法。该方法首先从视频中提取运动目标,并对运动目标的轨迹进行保存,然后利用支持向量机对车辆轨迹和目标进行学习,最后利用得到的分类器来统计真实轨迹和真实车辆的数量。实验结果表明,该方法在全天候环境下仍然能够保持较高的准确率和更好的鲁棒性。
- 白天许晓珑丁箐叶勇石竹
- 关键词：支持向量车辆识别
- 一种车载自组网中的混合式信任系统及方法
- 本发明涉及一种车载自组网中的混合式信任系统及方法，包括：车载组件及基础设施组件，其中：车载组件安装和运行在车辆上，它包括：界面模块、决策模块、实体声誉计算模块、事件声誉计算模块、事件传播模块、通信模块、事件处理模块、传感...
- 丁箐李曦白天
- 文献传递
- 软件学院软件工程硕士开放式教学体系研究被引量：8
- 2009年
- 本文针对我国软件学院专业教学所面临的挑战,在充分调研IEEESWEBOK和CC2004SE知识体系的基础上,针对我国软件学院目前的实际情况重新划分软件工程知识体系,提出了软件工程硕士开放式教学体系的建设方案。围绕专业培养目标,结合学生的工程实践,引入课程组的概念,制定了一套较为完整的开放式实践教学实施计划。
- 丁箐李曦姜明白天
- 关键词：工程硕士开放式教学课程组
- 一种快速的车型识别方法被引量：1
- 2018年
- 卷积神经网络在图像分类领域取得了很好的成绩,但存在模型的计算量太大、无法满足实时性需求的不足。针对车型分类应用,改进卷积神经网络模型,提出一种快速分类的模型。本文车型分类系统将车辆分为小轿车、巴士、卡车、摩托车、非机动车5种类型。考虑到摩托车和卡车与其他车型的车头外形、车轮廓等低层特征区别较大,而卷积神经网络不同卷积层可以抽取不同层次特征,故不同车型之间可以提取不同层次特征即可分类,继而减少了部分卷积层的计算量。最后,使用所提算法改进Alex Net模型,并利用采集的交通视频进行模型的验证,实验显示,在保证分类准确率不低于原始Alex Net模型的前提下,批量分类速度得到了显著的提高。
- 胡鹏白天许晓珑
- 关键词：卷积神经网络目标检测特征提取车型识别NET
- 基于Star-Gan的人脸互换算法
- 2020年
- 基于深度学习的人脸互换算法会因背景人脸环境的明亮程度、人脸表情、姿势等因素影响换脸效果,现阶段的人脸互换模型存在固有的弊端。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判别器结构能通过全卷积网络增强人脸局部一致性的效果。生成器将U-net结构的编码器的特征输出作为输入,能考虑多层信息细节。整体模型架构采用Star-Gan的模型,引入实例归一化层能保证图像的独立性。最后在Face-Forensics++人脸互换数据集上进行验证,结果表明,融合的模型有较好的生成效果和细节。
- 易旭白天
- 基于公路监控视频的车辆检测和识别被引量：2
- 2018年
- 针对目前基于公路监控视频的运动车辆检测和分类存在检测速度慢、分类效果差等问题,提出了一种高斯混合模型和AlexNet结合的检测分类算法。该方法首先用高斯混合模型对场景的背景建模,用当前帧图像减去背景图像得到运动的车辆,然后用AlexNet对已检测到的车辆进行分类。针对自采数据集过小的问题,采用数据扩充策略来扩充训练数据。实验结果表明,该方法检测速度可达到45 f/s,车辆检测精确度为94. 4%,召回率为88. 6%,均优于主流检测方法。
- 陈伟星白天许晓珑
- 关键词：运动车辆检测车辆识别NET高斯混合模型
- 基于卷积LSTM的视频中Deepfake检测方法被引量：2
- 2021年
- 以Deepfake为代表的伪造人脸技术,使用少量的人脸数据就能将视频中的人脸替换成为目标人脸,从而达到伪造视频的目的。此类技术的滥用将带来恶劣的社会影响,需要使用检测技术加以制裁。针对这一问题,已有若干检测算法被提出。现有方法具有一定局限性,单帧检测算法忽略了Deepfake动态缺陷;当数据存在缺陷时,模型可能会陷入“学会特定脸”的陷阱中。提出了一种对视频数据中的Deepfake检测方法,使用结合CNN和LSTM的卷积LSTM,判断视频真伪。提出了一种基于人脸特征点的cutout方法,能抑制网络学会特定脸。实验表明,在不同场景下,准确度对比基准算法均有提升。
- 李永强白天
- 关键词：计算机视觉
- 一种车载自组网中的混合式信任系统及方法
- 本发明涉及一种车载自组网中的混合式信任系统及方法，包括：车载组件及基础设施组件，其中：车载组件安装和运行在车辆上，它包括：界面模块、决策模块、实体声誉计算模块、事件声誉计算模块、事件传播模块、通信模块、事件处理模块、传感...
- 丁箐李曦白天
- 文献传递
