2013, 35(4): 777-783.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01023
刊出日期:2013-04-19
借鉴变色龙视觉的高度独立性、对称性、全局性与选择性兼顾等特点,该文提出一种基于双PTZ (Pan-Tilt-Zoom)相机的主从跟踪方法。由于两个相机的对称性和参数可变性、可控性,这种方法相对于静止加主动相机的主从跟踪系统,可以增大监控范围;相对于多静止加主动相机的系统,可减小硬件开销;相对于全向加主动相机的系统,更有利于信息融合。该文设计了基于球面坐标模型的主从控制方法,可方便实现两相机在任意pan-tilt-zoom参数下的主从模式跟踪,实现对目标的多尺度视觉关注。在室外场景中进行的多组实验验证了所提方法的有效性。
2022, 44(8): 2949-2956.
doi: 10.11999/JEIT210537
刊出日期:2022-08-17
针对目前图像隐写检测模型中线性卷积层对高阶特征表达能力有限,以及各通道特征图没有区分的问题,该文构建了一个基于多层感知卷积和通道加权的卷积神经网络(CNN)隐写检测模型。该模型使用多层感知卷积(Mlpconv)代替传统的线性卷积,增强隐写检测模型对高阶特征的表达能力;同时引入通道加权模块,实现根据全局信息对每个卷积通道赋予不同的权重,增强有用特征并抑制无用特征,增强模型提取检测特征的质量。实验结果表明,该检测模型针对不同典型隐写算法及不同嵌入率,相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的检测准确率,与最优的Zhu-Net相比,准确率提高1.95%~6.15%。
2023, 45(6): 2205-2215.
doi: 10.11999/JEIT220413
刊出日期:2023-06-10
针对目前深度学习单阶段检测算法综合性能不平衡以及在嵌入式设备难以部署等问题,该文提出一种面向嵌入式平台的高性能目标检测算法。基于只看1次5代 (YOLOv5)网络,改进算法首先在主干网络部分采用设计的空间颈块代替原有的焦点模块,结合改进的混洗网络2代替换原有的跨级局部暗网络,减小空间金字塔池化 (SPP)的内核尺寸,实现了主干网络的轻量化。其次,颈部采用了基于路径聚合网络 (PAN)设计的增强型路径聚合网络 (EPAN),增加了P6大目标输出层,提高了网络的特征提取能力。然后,检测头部分采用以自适应空间特征融合 (ASFF)为基础设计的自适应空洞空间特征融合 (A-ASFF)来替代原有的检测头,解决了物体尺度变化问题,在少量增加额外开销情况下大幅提升检测精度。最后,函数部分采用高效交并比 (EIoU)代替完整交并比 (CIoU)损失函数,采用S型加权线性单元 (SiLU)代替HardSwish激活函数,提升了模型的综合性能。实验结果表明,与YOLOv5-S相比,该文提出的同版本算法在mAP@.5,mAP@.5:.95上分别提高了4.6%和6.3%,参数量降低了43.5%,计算复杂度降低了12.0%,在Jetson Nano平台上使用原模型和TensorRT加速模型进行速度评估,分别减少了8.1%和9.8%的推理延迟。该文所提算法的综合指标超越了众多优秀的目标检测网络,对嵌入式平台更为友好,具有实际应用意义。