姚睿
- 作品数：93 被引量：41H指数：4
- 供职机构：中国矿业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信交通运输工程更多>>
- 一种基于球面相似度层次聚类的无监督行人重识别方法
- 本发明公开了一种基于球面相似度层次聚类的无监督行人重识别方法，用球面相似度衡量行人图片之间的相似度，减弱因摄像头位置不同导致的光线、角度等结构化的差异；同时，将图片特征向量进行归一压缩到球面之后，对于特征的类别区分更清晰...
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- 一种基于多模态数据融合的遥感图像语义分割方法
- 本发明公开了一种基于多模态数据融合的遥感图像语义分割方法，属于计算机视觉领域。具体实现：1)使用遥感图像多模态数据集，包括遥感图像及对应的深度图构建双流的语义分割网络：2)分别对输入图像提取不同尺度的特征，将获取的特征进...
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- 时空图卷积网络与注意机制的视频目标分割被引量：1
- 2021年
- 目的从大量数据中学习时空目标模型对于半监督视频目标分割任务至关重要,现有方法主要依赖第1帧的参考掩膜(通过光流或先前的掩膜进行辅助)估计目标分割掩膜。但由于这些模型在对空间和时域建模方面的局限性,在快速的外观变化或遮挡下很容易失效。因此,提出一种时空部件图卷积网络模型生成鲁棒的时空目标特征。方法首先,使用孪生编码模型,该模型包括两个分支:一个分支输入历史帧和掩膜捕获序列的动态特征,另一个分支输入当前帧图像和前一帧的分割掩膜。其次,构建时空部件图,使用图卷积网络学习时空特征,增强目标的外观和运动模型,并引入通道注意模块,将鲁棒的时空目标模型输出到解码模块。最后,结合相邻阶段的多尺度图像特征,从时空信息中分割出目标。结果在DAVIS(densely annotated video segmentation)-2016和DAVIS-2017两个数据集上与最新的12种方法进行比较,在DAVIS-2016数据集上获得了良好性能,Jacccard相似度平均值(Jaccard similarity-mean,J-M)和F度量平均值(F measure-mean,F-M)得分达到了85.3%,比性能最高的对比方法提高了1.7%;在DAVIS-2017数据集上,J-M和F-M得分达到了68.6%,比性能最高的对比方法提高了1.2%。同时,在DAVIS-2016数据集上,进行了网络输入与后处理的对比实验,结果证明本文方法改善了多帧时空特征的效果。结论本文方法不需要在线微调和后处理,时空部件图模型可缓解因目标外观变化导致的视觉目标漂移问题,同时平滑精细模块增加了目标边缘细节信息,提高了视频目标分割的性能。
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- 一种基于多模态注意与自适应融合的遥感图像语义分割方法
- 本发明公开了一种基于多模态注意与自适应融合的遥感图像语义分割方法，属于计算机视觉领域。具体包括：1)使用遥感图像多模态数据集，包括数据处理后的遥感图像及对应的深度图构建双流的语义分割网络；2)分别对输入图像提取不同尺度的...
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- 一种基于空间层次感知模块和度量学习的遥感图像目标检测方法
- 本发明公开了一种基于空间层次感知模块和度量学习的遥感图像目标检测方法，解决在复杂环境下目标特征不明显以及类内目标特征差距大的目标检测问题。主要包括如下步骤：(a)构建预训练数据集；(b)利用空间层次感知模块构建特征金字塔...
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- 一种时-空信息联合的在线学习方法
- 本发明公开了一种时‑空信息联合的在线学习方法，用目标追踪算法与行人搜索算法相互提高效率，交互式地对跟踪网络与行人搜索网络进行训练。本发明的具体步骤如下：(1)输入视频流数据；(2)运行网络进行样本扩充；(3)行人搜索网络...
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- 基于深度学习的表情动作单元识别综述被引量：3
- 2022年
- 基于深度学习的表情动作单元识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题.每个动作单元描述了一种人脸局部表情动作,其组合可定量地表示任意表情.当前动作单元识别主要面临标签稀缺、特征难捕捉和标签不均衡3个挑战因素.基于此,本文将已有的研究分为基于迁移学习、基于区域学习和基于关联学习的方法,对各类代表性方法进行评述和总结.最后,本文对不同方法进行了比较和分析,并在此基础上探讨了未来动作单元识别的研究方向.
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- 《智能优化方法》课程教学改革与探索被引量：1
- 2019年
- 《智能优化方法》是一种近年来新兴的优化方法,这门课程容易出现内容枯燥,难以学好。结合计算机专业课程知识结构、《智能优化方法》课程的特点以及教学过程实际情况,从教学内容、教学方法以及实践教学等几个方面对《智能优化方法》课程进行教学体系的建设与改革,促进了教学质量的提高。
- 姚睿江海峰赵佳琦周勇
- 关键词：智能优化方法课程教学改革
- 基于相关滤波与重检测的无人机航拍目标跟踪方法
- 2023年
- 由于无人机体积小、机动性强,非常适合于难以收集信息的区域执行工作,因此,无人机航拍影像的目标检测和跟踪在许多领域发挥了巨大的辅助作用。然而,由于无人机本身的特殊位置和观察角度,实际目标跟踪面临许多困难。例如,小目标、复杂背景和遮挡等问题。其中目标遮挡问题最为普遍,一旦出现目标被遮挡的情况,原有的跟踪算法会发生偏移,并持续影响后续的跟踪任务。为了解决传统相关滤波器算法的轨迹漂移问题,本文提出了一种基于相关滤波器与重检测机制的无人机航拍目标跟踪方法。该算法使用Faster-RCNN或YOLO模型作为重检测模块,利用相关滤波器的跟踪过程来计算响应图的重检测指数,以在线确定难以跟踪的目标位置。无人机和大规模跟踪数据集上进行的大量实验,实验表明,该方法取得了比基于相关滤波跟踪器更高的跟踪准确率和跟踪成功率,并进一步降低了视频遮挡和形态变化带来的目标跟踪漂移风险。
- 仇甲柱方亮姚睿周勇赵佳琦
- 关键词：UAV目标跟踪目标检测相关滤波
- 井下运输巷道监控摄像机镜头自动防尘装置
- 一种井下运输巷道监控摄像机镜头自动防尘装置，包括顶板、左侧板、预置阻尼模块、滚轮、水平夹板、主卷轴、托辊、前板、双色聚光灯、底板、透光薄膜卷、U型竖夹板、副卷轴、右侧板、电机、副齿轮、主齿轮和背板，采用自然界鲜有的532...
- 王重秋朱真才沈刚袁冠赵佳琦徐志欧姚睿
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