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易诗: 作品数：14 被引量：99H指数：7; 供职机构：成都理工大学信息科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>

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基于红外热成像与改进YOLOV3的夜间野兔监测方法被引量：18: 2019年; 随生态改善,野兔数量增多,对农田与林地的危害日益加重。野兔活动多为夜间,目标小,运动速度快,且出现环境较复杂,监控兔害,需要一种高效智能化的方法。针对野兔活动习性,该文提出了使用红外热成像实时监控,结合改进的YOLOV3目标检测方法对夜间野兔进行检测。根据YOLOV3目标检测网络基本结构提出了一种针对红外图像中野兔的实时检测的网络(infrared rabbit detection YOLO,IR-YOLO),该网络特征提取部分压缩YOLOV3特征提取网络深度,利用浅层卷积层特征以提高低分辨率红外小目标检测精度,降低运算量,网络检测部分使用基于CenterNet结构的检测方式以提高检测速度。使用热成像野外实时采集的夜间野兔图像作为数据集,包括不同距离,尺度,出现环境不同的野兔共计6000幅红外图像制作训练集与测试集,比例为5:1。试验结果表明,IR-YOLO在红外热成像视频中复杂环境下出现的野兔检测率达75%,平均检测速度51帧/s,相对改进前YOLOV3检测率提高15个百分点,相对改进前YOLOV3检测速度提高5帧/s。相比其他目标检测算法各项检测指标更为优良,检测率方面相对Faster-RCNN与RFCN-RESNET101分别提高45个百分点与20个百分点,检测速度方面相对Faster-RCNN与RFCN-RESNET101分别提高30和与45帧/s。该方法可高效快速地对夜间复杂环境下出现的野兔进行检测,也可广泛应用于夜间对其他类型农业害兽的检测。; 易诗李欣荣吴志娟朱竞铭袁学松; 关键词：红外热成像野兔 CENTER 小目标检测

红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法被引量：7: 2019年; 红外热成像图像具有分辨率较低,细节模糊,对于快速运动目标适应性较差的特点。本文提出了一种结合目标检测算法,目标跟踪算法的红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法。该方法根据红外图像特点,使用ViBE算法检测运动目标,检测出图像中显著运动目标后,触发跟踪器,使用fDSST目标跟踪算法对显著运动目标进行跟踪。测试结果表明,该方法对于快速运动的红外图像目标能够高效检测、快速跟踪。检测与跟踪效果相对传统方法具有检测率更高、鲁棒性更好、实时性更强的优势,对于红外图像中目标检测与跟踪具有很强应用价值。; 易诗张洋溢聂焱赵茜茜庄依彤; 关键词：红外图像运动目标检测目标跟踪

基于增强型Tiny-YOLOV3模型的野鸡识别方法被引量：13: 2020年; 智慧农业病虫害检测技术发展迅猛,而对农作物具有危害的鸟类检测技术尚处于起步阶段,近年来由于生态改善,野鸡繁殖数量激增,其喜食小麦、玉米、红薯等农作物的种子与幼苗,对农业造成一定危害。该研究提出了一种适宜于嵌入式系统部署的人工智能野鸡识别方法。由于在野外环境下移动平台上部署,需采用轻量级网络,同时保证检测精度与实时性,因此,根据Tiny-YOLOV3轻量级目标检测网络基本结构,提出了一种针对野外复杂环境中出现野鸡的实时检测网络-增强型轻量级目标检测网络(EnhancedTiny-YOLO,ET-YOLO),该网络特征提取部分加深Tiny-YOLOV3特征提取网络深度,增加检测尺度以提高原网络目标检测精度,网络检测层使用基于CenterNet结构的检测方式以进一步提高检测精度与检测速度。使用野外实地采集各种环境下出现的野鸡图像作为数据集,包括不同距离、角度、环境出现的野鸡共计6000幅高清图像制作数据集。试验结果表明,ET-YOLO在视频中复杂环境下出现的野鸡平均检测精度达86.5%,平均检测速度62帧/s,相对改进前Tiny-YOLOV3平均检测精度提高15个百分点,平均检测速度相对改进前Tiny-YOLOV3提高2帧/s,相对YOLOV3、Faster-RCNN与SSD_MobileNetV2主流代表性目标检测算法,平均检测精度分别提高1.5、1.1与18个百分点,平均检测速度分别提高38、47与1帧/s。可高效实时地对复杂环境下出现的野鸡进行识别,并且检测模型大小为56 MB,适宜于在农业机器人,智能农机所搭载的嵌入式系统上部署。; 易诗沈练周思尧朱竞铭袁学松; 关键词：嵌入式系统

基于增强型轻量级网络的车载热成像目标检测方法被引量：3: 2021年; 车载热成像系统不依赖光源,对天气状况不敏感,探测距离远,对夜间行车有很大辅助作用,热成像自动目标检测对夜间智能驾驶具有重要意义。车载热成像系统所采集的红外图像相比可见光图像具有分辨率低,远距离小目标细节模糊的特点,且热成像目标检测方法需考虑车辆移动速度所要求的算法实时性以及车载嵌入式平台的计算能力。针对以上问题,本文提出了一种针对热成像系统的增强型轻量级红外目标检测网络(Infrared YOLO,I-YOLO),该网络采用(Tiny you only look once,Tiny-YOLO V3)的基础结构,根据红外图像特点,提取浅层卷积层特征,提高红外小目标检测能力,使用单通道卷积核,降低运算量,检测部分使用基于CenterNet结构的检测方式以降低误检测率,提高检测速度。经实际测试,Enhanced Tiny-YOLO目标检测网络在热成像目标检测方面,平均检测率可达91%,检测平均速度达到81Fps,训练模型权重96MB,适宜于车载嵌入式系统上部署。; 易诗周思尧沈练朱竞铭

基于机器视觉的目标跟随六足机器人被引量：13: 2017年; 针对智能机器人控制领域的机器视觉中的目标跟踪问题与机器人运动控制方法研究,设计实现了一款基于机器视觉的目标跟随六足机器人,该系统的机器视觉目标跟踪算法为TLD(tracking-learning-detection)算法,采用stm32嵌入式处理器驱动32路舵机控制板控制机器人运动,并设计实现了一种小型自动火控装置用于锁定目标后的定位打击。该系统融合了六足机器人运动学和机器视觉目标跟踪技术,对六足机器人步态进行研究,根据目标视觉导航,精确锁定目标,对目标进行瞄准打击做出了详细的设计实现工作。; 易诗张磊谢子琼张健; 关键词：机器视觉六足机器人

基于红外注意力提升机制的热成像测温区域实例分割被引量：3: 2021年; AI+热成像人体温度监测系统被广泛用于人群密集的人体实时温度测量。此类系统检测人的头部区域进行温度测量,由于各类遮挡,温度测量区域可能太小而无法正确测量。为了解决这个问题,该文提出一种融合红外注意力提升机制的无锚点实例分割网络,用于实时红外热成像温度测量区域实例分割。该文所提出的实例分割网络在检测阶段和分割阶段融合红外空间注意力模块(ISAM),旨在准确分割红外图像中的头部裸露区域,以进行准确实时的温度测量。结合公共热成像面部数据集和采集的红外热成像数据集,制作了"热成像温度测量区域分割数据集"用于网络训练。实验结果表明:该方法对红外热成像图像中头部裸露测温区域的平均检测精度达到88.6%,平均分割精度达到86.5%,平均处理速度达到33.5 fps,在评价指标上优于大多数先进的实例分割方法。; 易诗李俊杰贾勇; 关键词：红外热成像

适用于智能球机的高鲁棒性侵入跟踪方法被引量：3: 2019年; 智能监控球机广泛应用于家居室内智能监控。针对智能球机无法长时间检测、识别、跟踪侵入目标的问题,该文设计了一种结合目标检测、识别、跟踪算法的闭环结构,并采用控制算法控制球机云台转向自动跟随侵入目标。在运动目标检测方面采用vibe算法,在目标识别上采用神经网络识别目标,其中采用ssd网络检测人脸,使用yolov3网络识别人体,识别出跟踪目标后,采用csr-dcf目标跟踪算法进行目标跟踪,跟踪模式下启动模糊pid控制算法控制云台跟随目标转动,锁定目标后由跟踪模式再度切换到目标识别模式,形成一个检测、识别、跟踪、控制的闭环。经过测试,该方法提高了侵入跟踪功能的鲁棒性,在侵入目标快速运动、存在遮挡、暂时消失的情况下均可长期跟踪。; 易诗陈鑫凯宋瑞源常锦鹏周卓勋; 关键词：模糊PID控制算法运动目标检测目标识别目标跟踪

基于运动检测与KCF算法的目标跟踪方法被引量：3: 2018年; 近年来机器视觉技术广泛采用于各个领域,本文设计实现了一种基于运动检测与KCF算法的目标跟踪方法,该方法相对于传统单一的运动检测算法与目标跟踪算法在运动目标跟踪方面有很大优势。单一运动检测算法无法在目标停止运动后很好检测,而单一目标跟踪算法需要前期指定跟踪目标。本文设计的方法以运动检测作为触发条件,一旦检测到运动目标即开启目标跟踪器进行目标跟踪,因此可以对运动目标进行实时,高效,稳定的跟踪。该方法对于智能安防,视频监控技术有巨大应用潜力。; 易诗唐文; 关键词：机器视觉目标跟踪

基于改进TLD的自动目标跟踪方法被引量：8: 2016年; 视觉跟踪一直是机器视觉研究热点,TLD(tracking-learning-detection)算法是近年来出现的一种高效的视觉跟踪算法,针对TLD算法中Lucas-Kanade(LK)光流法无法有效跟踪物体快速移动和尺度变化的问题,采用金字塔光流法对TLD算法进行改进。并将所跟踪物体形心作为图像定位参考点,提取物体定位信息,通过定位信息运用比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制算法控制摄像头舵机云台转向,使摄像头快速、灵活、精确地自动跟踪指定物体。通过系统测试,与传统TLD算法对比,采用金字塔光流法改进的TLD目标跟踪算法在跟踪目标发生光照变化、尺度变化等情况时,具有更加优良的跟踪性能,准确将跟踪目标形心位置提供给控制部分,控制算法高效灵活,在获取信息后精确、快速地控制摄像头方位,使其正对跟踪目标。该系统对目标跟踪技术、安防技术、自动瞄准系统具有重大意义。; 易诗林凡强周姝颖; 关键词：图像定位

基于STM32的多点课堂签到记录仪: 2018年; 设计一种基于STM32嵌入式处理器应用于高校课堂签到管理的记录仪。采用RFID技术识别学生卡内数据(学号,姓名),多个数据采集节点打卡签到,无线数据传输,接收端接收并记录多节点打卡数据,打卡时间,存储至SD卡内相应课程签到的EXCEL表格中,接收端配置可为U盘,利于存储表格的导出与更新。该多点考勤记录仪有效解决了传统课堂出勤管理的弊端,提高了教学管理效率。; 唐文易诗; 关键词：STM32 RFID技术无线数据传输 SD卡

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