张长伦
- 作品数：21 被引量：35H指数：4
- 供职机构：北京建筑大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学天文地球更多>>
- 基于YOLOv3的建筑工地目标检测研究被引量：1
- 2021年
- 随着智慧工地的产生和发展,建筑工地施工现场各类监测技术的要求日益提高,为了更好地监测施工现场各类行为是否符合规范需要提高目标检测算法的精确度。本文为了更准确地检测建筑工地场景下的真实图像,采用MOCS数据集验证目标检测效果。首先用无监督的深度学习去噪网络Noise2noise进行去噪,其次将去噪后的图像送入深度学习网络YOLOv3进行目标检测。经过去噪后的图像目标检测的效果有一定的提升。
- 王晓宇张长伦张长伦王恒友刘屹伟
- 关键词：目标检测
- 目标检测的损失函数研究进展被引量：1
- 2021年
- 损失函数是目标检测中的一个研究热点。在深度学习飞速发展的过程中,目标检测算法取得众多研究成果,并广泛应用于人脸检测、门禁识别、自动驾驶等领域。为了进一步了解目标检测的发展细节,本文从目标检测的损失函数优化出发,梳理概括近年来目标检测中分类损失和回归损失的发展进程,并对其进行归类、分析。首先介绍分类损失的发展历程,然后介绍回归损失的两大发展方向:基于Ln范数与基于交并比(IoU)的损失函数,并分析这些损失函数的优缺点以及相互之间的关联性。最后,对基于目标检测的损失函数的未来发展方向进行展望。
- 杨倩会张长伦张长伦王恒友
- 关键词：目标检测损失函数
- 基于全局注意力的室内人数统计模型
- 2022年
- 随着人工智能技术的爆炸式发展,机器学习、深度学习等技术在人脸识别、行人检测和视频跟踪等各个领域得到了广泛的应用,其中利用目标检测进行室内人数统计一直以来是一个热门的研究。室内监控画面存在人群相互遮挡,且目标特征模糊等问题,往往导致检测准确率低,误检率和漏检率高等情况的出现。为了解决此问题,提出了一种基于全局注意力的室内人数统计模型,引入注意力机制,对目标检测算法YOLOv3进行改进,通过提取更多小人头或模糊人头的特征来增强检测能力。实验结果表明,改进后的网络模型具有更高的召回率和平均精度。
- 李静李静张长伦王恒友
- 关键词：目标检测人数统计
- 提取桥梁点云的组合滤波算法被引量：1
- 2023年
- 在土木桥梁施工场景中,点云数据包含大量植被、地面和桥梁建筑点云。现有滤波算法对桥梁建筑的提取完整度仍存在一些问题,因此提出一种基于组合滤波的桥梁点云提取算法。首先,该算法根据植被点云分布发散这一特征运用分散度法对植被进行粗滤除;其次,基于半径滤波与充分利用颜色与高程特征思想进行半径滤波算法的改进,对剩余植被点云进行精细滤除;最后,利用法向滤波模型对地面点云进行滤除。实验结果表明,所提算法提取桥梁点云的完整率为99.3%,误差为0.73%,对比现有滤波算法,可更完整地提取桥梁点云,准确率更高。
- 谷帆张长伦郭志光王恒友何强安彤
- 关键词：成像系统分散度
- 拓扑结构保持的深度学习点云上采样方法及装置
- 本发明公开了一种拓扑结构保持的深度学习点云上采样方法及装置，包括如下步骤：构建点云数据集，所述点云数据集包括：点云三维坐标数据集和点云法向量数据集；将点云三维坐标数据集输入图卷积网络获取点云特征；计算点云统计量以估计点云...
- 张长伦王皓辰
- 无线传感器网络面向隐私保护的数据融合算法被引量：2
- 2017年
- 随着无线传感器网络的实用化,数据融合技术成为一个重要的研究方向.但是,在数据融合的过程中,数据需要经过中间节点的处理.数据传输时若不进行处理,直接传输明文数据,则存在着敏感和隐私信息的泄露风险,由此可见,研究面向隐私保护的数据融合理论和方法,具有非常重要的意义.通过研究无线传感器网络中的数据融合技术,分析了数据融合技术面临的隐私安全问题,着重研究了面向隐私保护的数据融合算法.同时,提出了一种可将碎片数据还原为原始数据的隐私保护数据融合算法.该算法在保证隐私数据安全的基础上,最大限度地降低了原始数据的损害,提高了数据的可用性.
- 李超张振江张长伦刘卿
- 关键词：无线传感器网络隐私保护数据融合椭圆曲线加密数据还原
- 多矩阵低秩分解的鲁棒特征提取
- 2021年
- 由于传统的人脸识别算法效果容易受制于光照、表情、遮挡以及稀疏大噪声等外界因素的影响,如何有效提取数据特征、进一步提升算法的鲁棒性,是传统人脸识别方法发展的关键所在。本文将多矩阵低秩分解应用在人脸特征提取中,充分利用多张人脸之间的结构相似性,探索人脸图像集的低秩子空间,进而结合低秩矩阵恢复模型来提取测试样本的低秩特征。最后,利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)算法对所提取的特征矩阵进行进一步降维,并运用稀疏表示方法分类。实验结果表明,当样本中存在一定的椒盐噪声时,本文算法在AR、Yale和CMU_PIE人脸库上均具有较好的识别精度,验证了本文算法对椒盐噪声的鲁棒性。
- 米雪荣王恒友王恒友张长伦
- 关键词：人脸识别
- 基于目标检测的城市路口车辆加塞的行为识别研究
- 2021年
- 针对城市交通路口常见的车辆加塞行为,建立一个基于目标检测算法的车辆加塞行为识别模型。首先对城市路口图像进行目标检测,并对检测结果进行目标类别筛选,保留加塞行为的目标类别;其次对目标中心点进行Hough变换,在图像中拟合多条直线;然后对Hough变换的结果进行非极大值抑制、非车道方向抑制等后处理,得到输入图像中车道方向直线;最后通过计算目标中心点与车道方向直线的距离判定目标是否具有加塞行为。本文采用Hough变换对基于深度学习的目标检测结果进行处理,通过拟合图像中车道方向直线,判断车辆与车道方向直线的距离,可有效检测路口车辆的加塞行为。
- 杨倩会张长伦张长伦王恒友黎铭亮阳光
- 关键词：目标检测HOUGH变换
- 基于改进特征金字塔的目标检测被引量：7
- 2021年
- 特征金字塔网络(FPN)已经成为目标检测中提取多尺度特征的有效框架。然而,FPN存在着由于通道减少导致语义信息丢失、高层特征只包含单尺度的上下文信息和具有语义差别的不同层特征直接融合造成混叠效应等问题。针对上述问题,提出了基于注意力增强指导的特征金字塔网络。该模型由通道特征增强模块、上下文增强模块和注意力指导特征融合模块3个部分组成。具体来说,通道特征增强模块通过建模特征之间的依赖关系减轻由于通道减少造成的信息损失,上下文增强模块利用不同级别特征进行上下文信息提取以增强高层特征,注意力指导特征融合模块利用注意力机制指导相邻层特征学习来增进彼此语义信息的一致性。将Faster R-CNN和Mask R-CNN目标检测器中的FPN替换为本文模型并在不同的数据集上进行实验,实验结果表明,改进后的Faster R-CNN检测器在PASCAL VOC和MS COCO数据集上的平均精度分别提高1.5%和1%,改进后的Mask R-CNN检测器在MS COCO数据集上也分别将Mask AP和Box AP的性能提升了0.8%和1.1%。
- 史晨晨张长伦张长伦王恒友
- 关键词：目标检测注意力
- 基于核相似性的模糊多核最小二乘支持向量机被引量：1
- 2022年
- 最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)由于同等对待所有样例,从而易受噪声干扰,影响分类性能。模糊LSSVM的提出一定程度上克服了以上问题。本文给出了一种新的样例隶属度计算方法,其在特征空间中,利用每一样例与其他样例核相似性获得隶属度,并将其应用于模糊多核LSSVM (Fuzzy Multi-Kernel LSSVM, FMK-LSSVM),得到具有强鲁棒性的基于核相似性的模糊多核LSSVM。实验结果验证该方法的可行性与有效性。
- 宋菲菲何强王恒友王恒友陈琳琳
- 关键词：最小二乘支持向量机多核学习
