基于RDB-YOLOv5的遥感图像车辆检测

为了解决遥感图像中目标密集、目标小车辆检测难的问题,提出基于YOLOv5的改进模型RDB-YOLOv5,并将其首次应用于遥感图像车辆检测领域。首先,针对遥感图像车辆方向任意的问题,对现有基于旋转边界框(rotated bounding box)的目标检测方法环形平滑标签(circular smooth label, CSL)进行改进;其次,针对遥感图像中背景信息复杂,车辆尺寸小导致检测精度降低的问题,提出基于注意力的多尺度目标检测方法,在骨干网络中添加双注意力机制(dual attention mechanism)将局部特征与全局特征相结合,并用空洞卷积进行改进;再借鉴双向特征融合网络(BiFPN)的思想,加入新的浅层特征和深层特征信息传递路径,更好融合浅层中车辆的位置信息,并设计新的检测头,提高网络对小目标车辆的检测能力。研究结果表明,改进的RDB-YOLOv5相比YOLOv5的均值平均精度(mAP)增长2.7%,特别是小型车辆检测提高了3.5%,相较于传统模型RCNN等mAP整体平均提高了10%。RDB-YOLOv5能够在通用数据库上取得较高的检测精度,同时在遥感图像的复杂场景中能...     

面向DSP的无人机航拍图像清晰化系统的设计与实现

影响无人机航拍成像清晰化的原因有两点:一是无人机在飞行拍摄过程中因存在多种运动模式,导致航拍成像存在运动模糊问题;二是航拍观测由于成像光路长,即使在无雾天气下空气粒子对光线的衰减也较大.此外,现有图像清晰化处理的各类主流算法大都基于PC机设计实现,未考虑底层硬件资源配置问题,难以应用到资源有限的嵌入式设备当中.该文针对...     

带形状调整参数的一阶三角B样条曲线

给出了一阶三角B样条基函数的构造,讨论这种基函数的性质以及在具有重节点情形时的变化,并利用这类三角B样条基构造了相应的三角B样条函数及三角B样条曲线.还给出了用带调节参数的控制点方法生成一阶三角B样条曲线以便对曲线形状进行调整的方法.讨论了如何利用这类B样条基以及带参数的控制点方法生成可调形状的三角样条曲线的问题.     

带形状调整参数的二次B样条曲线(Ⅱ)

本文主要研究用带有形状参数的变换矩阵方法将已知的二次B样条曲线的控制点转换为一组新的控制点,从而生成与参数相关联的B样条曲线.分析了形状参数几何意义.探讨了在这种方法下生成带形状调整参数曲线中的连续性.