国家自然科学基金(61172144)
- 作品数：123 被引量：744H指数：14
- 相关作者：刘万军姜文涛曲海成崔丽群刘大千更多>>
- 相关机构：辽宁工程技术大学哈尔滨工业大学光电信息控制和安全技术重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省自然科学基金辽宁省科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信自然科学总论更多>>
- 基于多尺度的多线程遥感影像渐进传输模型
- 2014年
- 为满足异构网络环境下不同终端用户对遥感影像质量的各种需求,提出一种离线压缩-实时传输-实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。采用多线程流水线同步处理的加速算法,解决遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步而导致的相互等待问题,以提高渐进传输效率。引入JPEG2000多分辨率影像压缩算法,提高压缩比,减少传输流量,从而减轻网络传输负担。实验结果表明,与传统的影像渐进传输模型相比,该模型在不影响影像质量的前提下,处理速度提高近2倍,具有更好的压缩与加速效果。
- 刘万军孟煜曲海成石翠萍
- 关键词：遥感影像多分辨率图像压缩
- MapReduce模式下高光谱图像端元提取算法加速
- 2015年
- 目的随着成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率越来越大,这给高光谱遥感图像解译处理及应用带来挑战。本文提出一种基于MapReduce模式的分布式混合并行处理模型来加速高光谱解混处理。方法为降低算法计算复杂度,对原串行算法进行并行化设计,并采用行列式分块计算法对原算法进行化简计算;最后在分布式集群环境下,采用Jama和JCuda组件来加速算法执行过程中的矩阵运算操作。结果针对224波段,400×400像素空间分辨率的高光谱图像,采用分布式混合计算模型进行解混处理比原始的处理方法在速度上有近十倍的提高,且算法计算量越大,加速效果越明显。结论本文提出了一种基于MapReduce模式的分布式混合并行处理方法来加速最大单形体体积端元提取算法,加速效果明显;采用分块法求解行列式可以大大降低算法复杂度。该方法对计算任务可并行划分、主机与节点间数据交换量少且计算复杂类算法加速效果明显。
- 曲海成籍瑞庆刘万军梁雪剑
- 关键词：分布式计算端元提取
- 基于边界和中心关系的显著性检测方法
- 2020年
- 为提高显著性检测模型生成显著图时的准确率和对比度,提出一种基于边界和中心关系的显著性检测方法。对图像进行引导滤波平滑处理并利用SLIC实现超像素分割,根据中心点和边界点的关系计算超像素块的显著度,通过伽马变换背景抑制得到显著图1。利用边界点和中心点的关系得到种子点,改进流行排序算法,通过伽马变换背景抑制得到显著图2。将2幅显著图在像素级上进行融合,以得到最终显著图。实验结果表明,相对COV、DSR和GR等方法,该方法的F-Measure、E-Measure及MAE指标值更优,且能够提升背景抑制效果。
- 郭伟洪倩
- 关键词：显著性检测
- 因式分解卷积运算的多尺度目标跟踪算法
- 2019年
- 针对因受到尺度变化、光照变化、形状变化以及相似目标等因素的干扰,目标跟踪过程出现漂移或算法过拟合现象等问题,提出了一种基于因式分解卷积运算的多尺度卷积运算.采用含有类似anchors机制的深度检测模型SSD,提取不同宽高比尺寸的特征减少漂移情况的出现,利用紧凑的样本集生成模型和优秀的更新策略等优点有效地解决了过拟合问题.结合ECO算法中的因式分解法提高在光照变化、尺度变化、遮挡以及背景杂波等方面跟踪效果.实验结果表明:该目标跟踪算法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪成功率.研究结论可以提高目标跟踪算法的精确性、实时性.
- 付兴武杨哲姜文涛
- 关键词：目标跟踪相关滤波多尺度卷积神经网络
- 基于边缘信息车流量检测方法的研究被引量：1
- 2014年
- 针对边缘检测中阈值很难确定导致不能准确提取背景边缘信息的问题,提出一种改进的基于边缘信息车流量检测方法。该方法预先对路况边缘图像作削顶处理获取一个恰当的阈值,从而可以准确地提取背景边缘信息;且在车辆计数过程中,结合固定窗法和浮动窗法二者的优点,设计一种新的浮动窗法进行车辆计数。实验结果表明,该方法在实时性、检测速度、正确率等方面得到很大的改进,能够在不同环境下进行正确有效地车流量检测。
- 崔丽群张明杰吴凡
- 关键词：车流量检测边缘信息边缘检测算子
- 一种背景抑制改进的显著性目标检测方法
- 2018年
- 针对显著性目标检测在复杂背景下准确率低的问题,提出超复数傅里叶变换改进的条件随机场显著性目标检测方法。首先,建立图像无向图并提取节点特征;然后重构超复数傅里叶变换得到平滑振幅谱与相位谱,获得无向图节点背景抑制权值,从而初步确定多尺度高斯核背景抑制图;最后输入到训练后的条件随机场中,通过增强目标表示得到最终显著性目标区域。实验表明,本文方法在准确率上较现有流行方法有显著提高,且能够在抑制复杂背景的同时,准确锁定指定目标位置区域。实验验证本文方法在复杂背景下显著性目标检测具有较好的准确性和鲁棒性。
- 崔丽群赵越吴晓冬魏可飞刘晨
- 关键词：条件随机场
- 改进颜色和小波变换纹理的图像检索方法研究被引量：3
- 2016年
- 针对传统图像检索无法体现对检索示例图像中多个不同对象的检索要求程度的问题,提出一种改进颜色特征和小波变换纹理特征的图像检索方法。首先提取出图像的多个感兴趣区域,由感兴趣的不同程度分别赋予不同大小的权值;然后提取颜色特征和纹理特征,分别用对应位置相似度计算、感兴趣区域与检索数据库中图像整体的相似度计算和整体检索示例图像与检索图像数据库中图像相似度计算三种不同方法计算出两幅图像的相似度,取最大的相似度作为两幅图像的最终相似度;对检索示例图像与检索数据库中每个图像的相似度按大小进行排序,选择最相似的图像作为检索结果。实验结果表明,该方法提高了对图像检索的性能,体现了个性化检索,对图像检索具有很好的效果。
- 刘万军张洪伟
- 关键词：感兴趣区域颜色直方图纹理特征图像相似度
- 一种新的基于SVM和主动学习的图像检索方法被引量：6
- 2014年
- 在基于内容的图像检索中,支持向量机(SVM)能够很好地解决小样本问题,而主动学习算法则可以根据学习进程主动选择最佳的样本进行学习,大幅度缩短训练时间,提高分类算法效率。为使图像检索更加快速、高效,提出一种新的基于SVM和主动学习的图像检索方法。该方法根据SVM构造分类器,通过"V"型删除法快速缩减样本集,同时通过最优选择法从缩减样本集中选取最优的样本作为训练样本,最终构造出不仅信息度大而且冗余度低的最优训练样本集,从而训练出更好的SVM分类器,得到更高的检索效率。实验结果表明,与传统的SVM主动学习的图像检索方法相比,该方法能够较大幅度提高检索性能。
- 彭晏飞尚永刚王德建
- 关键词：图像检索支持向量机
- MPI和OpenMP混合并行模型下的遥感编目信息检索
- 2015年
- 目的空间位置检索是遥感影像检索中的关键步骤,为进一步提高海量遥感影像编目数据定位检索效率,降低误检率,提出一种基于MPI和Open MP混合编程模型对射线法进行多层次并行化实现。方法首先完善传统射线法处理点在多边形边上以及射线与边的端点相交的情况;其次采用MPI实现基于程序层面多机并行,Open MP实现算法层面单机多线程并行,通过开启多个线程同时处理多边形的各个点,判断它们是否在另一个多边形的内部。结果当系统中所有节点开启线程数之和等于主节点的最佳线程数时,全局计算速度达到最佳。混合并行算法相比串行算法检索时间减少50%以上,效率更高。结论 MPI+Open MP混合并行比普通的串行执行、单纯MPI并行或单纯Open MP并行执行空间定位检索算法效率显著提高,这种并行方案普遍适用于集群环境下的并行程序,并且可以进一步拓展到其他图像处理算法领域。
- 曲海成梁雪剑刘万军籍瑞庆
- 关键词：遥感射线法
- 基于AC-DE算法的风电机组齿轮箱故障诊断方法被引量：2
- 2014年
- 提出一种基于蚁群和微分进化优化BP神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法。将蚁群算法的信息素更新机制用于微分进化算法当中,提高微分进化算法的收敛速度,并利用微分进化个体更新方式改善蚁群算法的早熟问题,利用AC-DE算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,改善了BP神经网络算法陷入局部最优解的缺点,提高了神经网络的训练效率和收敛速度。经测试该方法诊断结果正确且精度高,表明了AC-DE优化BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断的有效性。
- 尹玉萍刘万军
- 关键词：蚁群算法微分进化算法风电机组齿轮箱
