杨阳
- 作品数：35 被引量：78H指数：4
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于改进RetinaNet模型的接触网鸟巢检测被引量：9
- 2020年
- 鸟类活动故障已经成为高速铁路的主要隐患之一,找出和清理接触网的鸟巢是一种应对手段。传统的鸟巢目标检测方法需要人工提取特征,而手工设计的特征难以在复杂的接触网场景中保证泛化能力。针对该问题,本文提出使用基于深度学习的目标检测算法识别接触网鸟巢,并提出一种基于一阶段目标检测模型RetinaNet的改进模型,增加P2特征层,扩充网络的感受野范围,以更好地检测出目标较小的鸟巢。最后使用高铁车载设备的数据集对基于深度学习的目标检测算法进行了训练和测试。实验结果表明:基于深度学习的目标检测算法在接触网鸟巢检测任务上表现优秀,且改进RetinaNet模型的mAP值达到了90.4%,优于原模型,对于高速铁路的避障任务具有参考和应用价值.
- 刘国文张彩霞李斌李斌张文生
- 关键词：目标检测异常检测接触网
- 基于非平衡学习的深度卷积网络图像标注方法及装置
- 本发明公开了一种基于非平衡学习的深度卷积网络图像标注方法及装置，该方法包括：步骤1、对于待识别图像做预处理，以获得待识别图像的原始像素；步骤2、将所述待识别图像的原始像素输入至深度卷积神经网络中，得到所述待识别图像的深度...
- 张文生杨阳
- 混沌启发式搜索优化的弓网图像配准方法及装置
- 本发明涉及图像处理技术领域，并提出了一种混沌启发式搜索优化的弓网图像配准方法及装置，旨在解决人工蜂群优化算法应用于弓网图像配准时容易出现收敛速度慢，配准精度不足的技术问题。为此目的，本发明中的混沌启发式搜索优化的弓网图像...
- 张文生郭肇禄杨阳谢刚魏波
- 文献传递
- 基于深度学习的图像自动标注算法被引量：26
- 2015年
- 图像的自动标注是图像检索领域一项基础而又富有挑战性的任务。深度学习算法自提出以来在图像和文本识别领域取得了巨大的成功,是一种解决"语义鸿沟"问题的有效方法。图像标注问题可以分解为基于图像与标签相关关系的基本图像标注和基于标注词汇共生关系的标注改善两个过程。文中将基本图像标注问题视为一个多标记学习问题,图像的标签先验知识作为深度神经网络的监督信息。在得到基本标注词汇的基础上,利用原始图像标签词汇的依赖关系与先验分布改善了图像的标注结果。最后将所提出的改进的深度学习模型应用于Corel和ESP图像数据集,验证了该模型框架及所提出的解决方案的有效性。
- 杨阳张文生
- 关键词：神经网络图像自动标注
- 基于Transformer的标记选择和合并的表情识别方法及系统
- 本发明提供基于Transformer的标记选择和合并的表情识别方法及系统，包括：将图像分割成不重叠的斑块，并通过线性投影映射到一个D维度的特征向量，构成标记嵌入向量；将其输入第一Transformer网络，得到标记特征；...
- 雷震杨阳陶建华翁敦芳
- 文献传递
- 基于稀疏表示的SAR图像目标标记方法、系统、装置
- 本发明属于海洋舰船、机场飞机和阵地汽车安防遥感检测领域，具体涉及一种基于稀疏表示的SAR图像目标标记方法、系统、装置，旨在解决现有SAR图像目标检测及标记效率、准确率低的问题。本系统方法包括获取SAR图像，对图像阈值分割...
- 张文生杨阳黄妍杨雪冰
- 文献传递
- 基于注意力机制的行人属性识别方法、系统、装置
- 本发明属于模式识别技术领域，具体涉及一种基于注意力机制的行人属性识别方法、系统、装置，旨在解决行人图像数据不平衡、存在背景噪声，同时目前行人属性识别基线模型差，以及行人属性识别模型训练困难以及识别性能较差的问题。本发明方...
- 雷震杨阳翁敦芳
- 文献传递
- 星际争霸图像序列的群体行为识别研究
- 2022年
- 以星际争霸游戏图像数据的群体目标行为识别为研究目标,构建游戏中群体目标典型行为的数据集,并应用当前主流的行为识别方法对游戏图像序列进行了群体行为识别。群体目标典型行为的数据集共包含战斗、移动、静止这3类典型行为,每个行为样本中包含不同数量、不同背景和不同行为表示形式的目标单元,充分保证了数据样本的多样性。分别使用时间段网络(TSN)、3D卷积(C3D)网络、膨胀3D卷积网络(I3D)以及时间移位模块(TSM)这4种行为识别方法,对构建的星际争霸图像序列群体目标行为识别数据集进行了验证。实验结果表明,本数据集有效,且基于3D卷积网络的C3D模型取得了最好的行为识别效果和最短的计算时间,满足群体目标行为识别任务需求。本文为后续研究遥感图像的群体目标行为识别方法提供了指导和迁移学习的原始数据。
- 白江波杨阳张文生
- 关键词：图像序列星际争霸神经网络
- 基于深度学习的高铁接触网定位器检测与识别被引量：21
- 2017年
- 高铁接触网安全监测的主要方法是采用可见光高清相机捕捉接触网零部件的图像序列,通过图像处理和计算机视觉技术实现对零部件的检测、识别与跟踪.在整个监测系统中,定位器检测识别是必要的基础工作.传统的目标检测算法受限于特征描述子的设计,难以依靠人工设计出具有通用性、鲁棒性、高精度的特征描述子.于是提出基于Faster R-CNN模型实现高精度的接触网定位器检测,同时采用Hough变换检测出定位器的骨架轮廓,并通过滤线机制筛选出定位器的最优拟合直线段,为定位器坡度的非接触式精准测量做好基础性工作.
- 陈东杰张文生杨阳
- 关键词：定位器目标检测卷积神经网络HOUGH变换
- 基于Transformer的标记选择和合并的表情识别方法及系统
- 本发明提供基于Transformer的标记选择和合并的表情识别方法及系统，包括：将图像分割成不重叠的斑块，并通过线性投影映射到一个D维度的特征向量，构成标记嵌入向量；将其输入第一Transformer网络，得到标记特征；...
- 雷震杨阳陶建华翁敦芳
- 文献传递
