MRTP:时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法

针对行为识别中时空信息分布不均衡以及对长时间跨度信息表征获取难的问题,提出了一种时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法MRTP。以RGB视频为输入,使用两个并行的感知路径在不同的时间分辨率上对视频进行空间特征与动作特征提取。在空间路径中,使用基于特征差分的动作感知寻找并加强通道动作特征表征;在动作路径中,基于动作感知的权重对通道进行筛选,并加入通道注意力和时间注意力加强关键特征;在两个路径提取出特征后,对特征进行融合,融合后的特征通过激活函数映射出样本在各个类别的得分,取得分最高的类别为最终识别结果。实验结果表明：所提方法在UCF101数据集上达到了95.6%的准确率,优于未使用时间注意力的方法;在AVA2.2数据集上的平均精度达到了28%,优于未使用动作感知和时间注意力的方法。与目前主流的基于光流法的双流网络、以Slowfast为代表的3D卷积网络、Transformer等方法进行了准确率、参数量、处理速度对比,结果表明所提方法具有更良好的识别效果和鲁棒性。     

一种高分辨率遥感图像视感知目标检测算法

针对大幅面高分辨率光学遥感图像目标检测尚存在着检测精度和效率低的问题,提出了一种高分辨率遥感图像视感知目标检测算法。该算法首先通过显著区域有选择性的引导获取场景中的子区域,将计算资源转移到可能包含目标的区域中,以降低计算复杂度;然后,利用基于单次检测器(YOLO)卷积神经网络目标检测模型获取预选目标;最后,提出目标语义关联抑制对获取的预选目标进行筛选得到有效目标,能够减少虚假目标的干扰,降低虚警率。所提算法在公开NWPU_VHR-10数据集上的平均检测精度为0.865,高于对比算法,在包含更多高分辨率的LUT_VHRVOC-2数据集上,比YOLO的检测效果更好。实验结果表明,所提算法提高了大幅面高分辨率遥感图像的目标检测精度。     

基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法

针对含有噪声和外点的三维点云刚体配准问题,由于迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法的配准精度较低,为此,该文提出了一种基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法。考虑到伪Huber损失函数对噪声和外点不敏感、鲁棒性强,首先,建立了基于伪Huber损失函数的三维点云刚体配准模型。其次,利用RGB-D点云数据中颜色信息辅助建立点云对应关系,以提高改进ICP算法中对应点匹配的准确性。最后,结合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)和Levenberg-Marquardt(LM)的优化算法对三维点云刚体配准模型进行优化求解。实验结果表明,该文所提三维点云刚体配准方法的配准精度高,能够有效抑制噪声和外点对配准精度的影响。     

基于粒子滤波的部分对应点集刚体配准算法

为了解决部分对应点集之间的刚体配准问题,本文提出了一种基于粒子滤波的刚体配准算法.该方法将部分对应点集配准问题转化成相应的状态估计问题,通过采用基于配准误差驱动的运动模型及设计基于迭代最近点原理的观测模型,从而提出了基于粒子滤波的配准算法解决部分对应点集的刚体配准问题.实验结果验证了本文所提出算法的有效性.