葛琦
- 作品数：52 被引量：50H指数：4
- 供职机构：南京邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省“青蓝工程”基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学医药卫生更多>>
- 一种基于自注意力与卷积特征融合的语义分割方法
- 本发明属于图像处理分割的技术领域，公开了一种基于自注意力与卷积特征融合的语义分割方法，包括：采集复杂场景的图像数据，通过预处理构建数据集；基于自注意力与卷积特征融合构建语义分割网络模型；设置损失函数，并基于数据集训练语义...
- 王耀庆葛琦李博洋
- 基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法及系统
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法及系统，属于图像处理与模式识别技术领域。首先，采集驾驶员在驾驶状态下的二维面部图像，并按疲劳程度逐级分类，建立疲劳驾驶图像库；其次，构建一个含有数据层、卷积层、池化层、连...
- 孙超葛琦李海波柳毅
- 文献传递
- 两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法被引量：2
- 2022年
- 针对缘于深度学习模型脆弱性的对抗样本攻击这一国内外热门研究课题,以无人驾驶等实际应用为背景,探讨了针对Yolo-v2行人检测系统的对抗攻击方法;基于Yolo-v2对行人目标的预测置信度和分类概率,提出基于两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法。创新性地提出了目标类指引的攻击策略,通过先后实施目标类指引的对抗补丁生成和对抗补丁增强,有效引导了对抗补丁在训练生成过程中的收敛方向,以此逐步提升对抗补丁攻击行人检测系统的能力;在Inria数据集上实现了79个目标类指引的对抗补丁生成训练与测试。结果表明,算法以“teddy bear”为目标类生成了攻击效果最佳的对抗补丁,行人检测交并比(IOU)指标可达0.0435,显著优于对照算法的0.2448。
- 杨弋鋆邵文泽邓海松邓海松葛琦
- 基于图像语义特征进行点云筛选的3D目标检测方法
- 本发明提出了一种基于图像语义特征进行点云筛选的3D目标检测方法。包括以下步骤：首先2D语义分割方法对图像数据进行分割得到语义预测。将生成的语义预测通过已知的投影矩阵投影到LIDAR点云空间中，从而使点云中的每一个点都能获...
- 吴飞杨永光荆晓远葛琦季一木
- 一种基于卷积神经网络的密集小型人脸检测方法及系统
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的密集小型人脸检测方法，包括采集图片数据集并标注人脸数据，对图片数据集进行预处理，增加图片中小型人脸的数量；对网络结构进行设计，具体为以MobilenetV3为基础，引入Ghost卷积和L...
- 李博洋葛琦王耀庆王科
- 一种利用时空照度图的低照度彩色视频增强方法
- 本发明公开了一种利用时空照度图的低照度彩色视频增强方法，首先计算视频帧的初始空间照度图，利用当前视频帧与其前k视频帧的初始空间照度图计算当前视频帧的时间相似性照度图，利用初始空间照度图和时间相似性照度图构造当前视频帧的结...
- 王力谦邵文泽葛琦闫静杰
- 文献传递
- 面向智能驾驶视觉感知的对抗样本攻击与防御方法综述被引量：4
- 2019年
- 现如今,深度学习已然成为机器学习领域最热门的研究方向之一,其在图像识别、目标检测、语音处理、问答系统等诸多领域都取得了巨大成功.然而通过附加经过特殊设计的细微扰动而构造出的对抗样本,能够破坏深度模型的原有性能,其存在使许多对安全性能指标具有极高要求的技术领域,特别是以视觉感知为主要技术优先的智能驾驶系统,面临新的威胁和挑战.因此,对对抗样本的生成攻击和主动防御研究,成为深度学习和计算机视觉领域极为重要的交叉性研究课题.本文首先简述了对抗样本的相关概念,在此基础上详细介绍了一系列典型的对抗样本攻击和防御算法.随后,列举了针对视觉感知系统的多个物理世界攻击实例,探讨了其对智能驾驶领域的潜在影响.最后,对对抗样本的攻击与防御研究进行了技术展望.
- 杨弋鋆邵文泽王力谦葛琦鲍秉坤邓海松李海波
- 关键词：目标检测智能驾驶
- 一种使用散射核方法的锥束CT散射校正方法
- 本发明公开了一种使用散射核方法的锥束CT散射校正方法，其步骤为：步骤一：测量遮挡板下的散射信号；步骤二：自适应散射核参数的计算；步骤三：估计扩散函数的参数；步骤四：通过扩散函数对图像进行散射校正；步骤五：图像遮挡区域的修...
- 谢世朋葛琦成孝刚邵文泽朱虎
- 文献传递
- 一种基于多层级通道注意力机制deeplabv3+网络的语义分割方法
- 本发明公开了一种基于多层级通道注意力机制deeplabv3+网络的语义分割方法，属于图像处理分割技术领域，包括如下步骤：步骤1：输入图像；步骤2：通过深度卷积神经网络获取输入图像的高级与低级语义特征；步骤3：将高级语义特...
- 欧晓焱葛琦
- 一种基于密集特征融合的有雾图像语义分割方法
- 本发明提出了一个基于U型卷积神经网络模型的雾天图像语义分割方法，通过密集特征融合方法和注意力机制，使网络在有雾的图像上可以更好地提取目标特征，从而完成对雾天图像的语义分割。本发明设计U型网络来结合密集特征融合和注意力机制...
- 高亚杰葛琦
