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闫庆森: 作品数：13 被引量：47H指数：4; 供职机构：西北工业大学计算机学院更多>>; 发文基金：年山西省研究生优秀创新项目中央高校基本科研业务费专项资金山西省国际科技合作计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>

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基于信息表征增强的空间弱小目标检测方法: 2025年; 基于深度学习的目标检测技术近年来取得了显著进展,已被广泛应用于多个领域。然而,目前尚缺乏专门针对空间目标设计的深度学习检测方法。与自然图像目标检测相比,空间目标检测面临着独特的挑战:首先,由于拍摄距离极远,空间目标在图像中通常仅呈现为包含少量像素的弱小光斑,缺乏清晰的形状和颜色特征;另外,复杂的空间环境以及设备因素会导致图像中存在各种噪声,例如杂散光引起的明亮背景、相机因素导致的热像素噪声;最后,视场中密集的恒星会导致在空间图像中容易出现部分光斑相互粘连的情况。上述难点无疑增加了空间目标检测的难度。本文提出了一种基于信息表征增强的无锚框空间弱小目标检测方法,该方法通过设计端到端卷积神经网络模型,能够实现同时对空间弱小目标检测和质心定位。针对目标弱小、背景噪声干扰的问题,我们首先设计了跨空间-通道注意力模块和压缩-激励的多尺度特征融合模块,提升模型对含噪图像中弱小目标的有效信息关注度,从而提高噪声背景下目标的检测能力;在此基础上,为了进一步解决光斑粘连的问题,我们引入了基于密度图的损失函数,通过使模型更加直接地学习图像中目标的整体空间分布与数量信息,以此使模型掌握粘连光斑中目标的数量,从而更准确分辨粘连光斑中各个独立目标。此外,本文仿真了包含点状、条状目标和多种噪声背景的空间图像,并对目标的质心位置、边界框和像素坐标进行了精细标注。为验证方法的有效性,我们在本文的仿真图像与公开的实拍序列图像数据集SpotGEO中进行了实验验证。在仿真图像数据测试中,本文方法的F1分数为95.34%,并实现了0.4478的亚像元级平均质心定位精度。同时,我们还对本文方法进行了不同噪声强度影响下质心定位精度测试以及不同硬件条件下处理�; 范铭楷薛丹娜闫庆森朱宇孙瑾秋张艳宁; 关键词：质心定位

基于Mean Shift算法的目标跟踪综述被引量：6: 2017年; 介绍Mean Shift算法及其研究进展,在众多计算机视觉研究和实际应用,尤其是视频跟踪研究中,基于Mean Shift算法的视频跟踪被大量应用。就目前所应用的跟踪算法,Mean Shift算法使跟踪中存在的很多问题得到了解决,例如运动目标的突然加速,背景的干扰,目标和目标以及目标和背景之间的遮挡,背景或者目标外部的变化等。对目前基于Mean Shift算法本身及其改进方法的理论和应用进行分类和比较,详述其各自方法内容和优缺点。; 李慧霞李临生闫庆森周景文; 关键词：目标跟踪 SHIFT 目标遮挡

真实场景图像去模糊:挑战与展望: 2024年; 图像去模糊是计算机视觉的基础任务,对医学影像、监控摄像及卫星图像等领域具有重要意义。对于真实场景去模糊任务,由于场景内可能存在多个目标以及复杂的运动,成像过程容易受到许多外界因素的干扰,例如噪声、光照等,使图像去模糊问题更复杂。早期的研究主要针对仿真降质,但由于仿真模型受到多种假设限制,例如高斯噪声和全局一致运动等,难以在真实场景下展现出良好的复原效果。因此,越来越多的学者着手研究真实场景去模糊问题,以提升去模糊方法在现实生活中的使用价值。当前对真实场景下去模糊问题的综述性研究尚处于空白阶段,为此本文对真实场景去模糊任务进行了系统调研,分析其中存在的挑战,从降质模型的角度出发,由浅入深,由易到难,将真实场景下的去模糊问题拆解开,归纳为单一模糊去除方法、复合模糊去除方法以及真实场景下未知模糊去除方法,全方位描述了当前学术界在该问题上的研究内容和方法,总结和对比了各类方法的优缺点,阐述了阻碍复原性能进一步提升的难点问题,并对常用的一些数据集和评价指标进行了整理总结。最后,对真实场景去模糊任务的未来发展前景和研究热点进行了展望,并给出了可能的解决方法。; 王珮朱宇闫庆森孙瑾秋张艳宁; 关键词：图像去模糊

视频跟踪算法研究综述被引量：23: 2013年; 在许多计算机视觉应用领域中,视频跟踪是最基本的任务。尽管有了大量的跟踪算法,但是跟踪算法的鲁棒性仍是具有挑战性的问题。物体的突然运动、目标或者背景外观的改变、目标与目标以及目标与背景的遮挡、非刚性物体的结构、摄像机抖动等问题都是视频跟踪算法设计过程中需要考虑的因素。介绍了视频跟踪算法及其研究进展,综述了现有基本的目标跟踪算法分类,详细描述了每种表示方法,并指出其优缺点。进一步讨论了跟踪的重要性问题,包括目标检测、特征选择、贝叶斯跟踪、在线学习跟踪等。; 闫庆森李临生徐晓峰王灿; 关键词：视频跟踪

高光谱图像超分辨率重建技术研究进展被引量：4: 2023年; 不同于传统图像(如灰度图像、RGB图像等)专注于保存目标场景的空间信息,高光谱图像蕴含丰富的空—谱信息,不仅可以保存目标的空间信息,还可以保存具有高可辨性的光谱信息。因此高光谱图像广泛应用于多种计算机视觉和遥感图像任务中,如目标检测、场景分类和目标追踪等。然而,在高光谱图像获取以及重建过程中仍然存在许多问题与瓶颈。如传统高光谱成像仪器在成像过程中通常会引入噪声,且获得的图像往往具有较低的空间分辨率,极大地影响了高光谱图像的质量,对后续数据分析任务造成了极大的困难。近年来,高光谱图像超分辨率重建技术研究得到了极大的发展,现有超分辨率重建方法可以大致分为两类,一类为空间超分辨率重建方法,可以通过直接提升高光谱图像的空间分辨率来获得高质量高光谱图像;另一类为光谱超分辨率重建方法,可以通过提升高空间分辨率图像的光谱分辨率来生成高质量高光谱图像。本文从高光谱图像超分辨率重建领域的新设计、新方法和应用场景出发,通过综合国内外前沿文献来梳理该领域的主要发展,重点论述高光谱图像超分辨率重建领域的发展现状、前沿动态、热点问题及趋势。; 聂江涛张磊魏巍闫庆森丁晨陈国超张艳宁; 关键词：超分辨率重建

基于相空间重构和柔性神经树的乐器分类被引量：4: 2015年; 基于相空间重构理论和主成分分析理论,对不同乐器产生的音频时间序列进行处理。通过分析各类乐器的高维特性,采用概率密度函数来刻画各个乐器在相空间中的差异,然后将概率密度函数的参数与其他音色特征相结合,采用柔性神经树作为分类器,提出一种新的乐器分类方法。柔性神经树能够解决人工神经网络结构的高度依赖性问题,还具有较高的识别率。实验表明,该分类器与BP神经网络和支持向量机比较具有较高的平均分类准确率和较低的均方根误差值。; 郅逍遥李临生郭喆郭一娜闫庆森; 关键词：乐器分类相空间重构主成分分析概率密度函数

一种基于散列链的自适应网格安全路由协议: 2015年; LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由协议是无线传感器网络拓扑控制中最具代表性和重要性的算法之一。针对LEACH路由协议簇头分布不均匀,节点死亡率高,易产生路由空洞及其所面临安全威胁等问题,提出一种基于散列链的区域划分网格自治安全路由协议LEACH-SEED。剔除低能量节点入选簇头的权利,改进簇头选举机制,簇头选举完成之后,每个簇头节点随机从散列链组成的密钥池中分配q个链密钥,其他节点利用单向哈希函数和伪随机函数生成通信密钥,网络遭受攻击后利用网格自治和待选簇头身份标识编号进行网络恢复。实验结果表明,改进的分簇算法能有效地降低节点死亡率,增强抗攻击能力,提高数据融合度,延长网络生存时间。; 王灿乔建华闫庆森; 关键词：散列链网格

面向无人移动平台的自主进化学习研究进展与展望被引量：2: 2023年; 无人移动平台是改变未来人类生产生活方式和战争形态的新质科技力量,其核心在于利用人工智能技术提升无人移动平台的自主化和智能化水平.然而,现阶段的人工智能模型参数、结构、推理链等核心要素固化,当无人移动平台面对复杂多变的对象、环境、任务以及资源受限的硬件平台,泛化和外推能力严重受限,无法满足实际应用需求.为了攻克这一技术难题,受生命智能体进化机制启发,本文提出了面向无人移动平台的自主进化学习方法,并根据进化模式的不同,将智能模型的自主进化过程划分为即时性进化、长时性进化和推理链进化3个层次;详细讨论了每个层次智能模型进化方法的技术路线和优缺点;最后,对智能模型自主进化技术在无人移动平台上的应用进行了展望与分析,并指出了现阶段自主进化学习方法存在的问题以及未来的研究方向.; 张艳宁王鹏张磊闫庆森; 关键词：人工智能

无线传感器网络自适应网格安全路由方法: 一种无线传感器网络自适应网格安全路由方法，属于无线传感器技术领域。特征是首先利用基站划分网格进行冗余控制来剔除低能量节点入选簇头的权利，改进簇头选举机制，簇头选举完成之后，每个簇头节点随机从散列链组成的密钥池中分配<Im...; 乔建华王灿闫庆森原媛陈云泽胡杰

ARM11和Linux在网络视频实时监控系统中的应用被引量：5: 2013年; 以ARM11为硬件平台,研究了在嵌入式Linux操作系统下利用V4L2应用程序接口实现对USB视频设备的视频数据采集;利用JPEG图像压缩技术对采集的图像数据进行压缩编码;数据传输采用B/S(浏览器/服务器)的构架方案,基于TCP/IP协议的Socket编程,实现视频数据的网络传输;完成嵌入式Web服务器的设计,进行HTTP的请求/响应分析,最终将压缩后的视频数据通过网络传输到客户端,在浏览器中显示出实时的图像.; 徐晓峰李临生闫庆森; 关键词：ARM11 LINUX 视频监控 V4L2

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