杨东明
- 作品数:3 被引量:9H指数:2
- 供职机构:中国科学院文献情报中心更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于深度学习算法的行人检测方法
- 本发明公开了一种基于深度学习算法的行人检测方法,其中,该方法包括步骤1:利用基础网络对输入图片进行特征提取,利用网络中的附加多尺度特征层部分进行多尺度特征图提取;步骤2:特征图中每个位置点按照不同尺度和长宽比产生固定候选...
- 葛水英杨东明
- 文献传递
- 基于改进RPN深度网络的端到端的监控场景行人检测研究被引量:5
- 2017年
- 监控场景下的行人检测相比其他场景,具有人流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景,本文提出基于RPN深度网络的端到端检测方案。一方面改进了RPN深度网络,结合自行设计的深度卷积网络,获得了针对行人检测的深度网络。另一方面通过引入头肩模型进一步提高了针对该场景行人检测的检测性能,同时提升了检测实时性,最终实现了端到端检测。实验表明,本文方法有效提升了监控场景行人检测的检测性能和实时性,降低了检测漏检率。
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- 关键词:行人检测
- 基于快速引导滤波的景深实时渲染方法被引量:4
- 2017年
- 景深是计算机视觉的重要研究方向,在图像真实感绘制及增强深度感知方面具有重要作用。为改进景深渲染质量,加快渲染速度以用于实时应用,本文提出了一种基于快速引导滤波的景深实时渲染方法,对渲染场景进行快速引导滤波处理,同时采用图像修复和α通道混合的方式来实现部分遮挡效果。在几组复杂场景下的不同算法对比实验表明,本方法能够快速地渲染出高质量的景深图片,同时还能有效地避免强度泄露和模糊不连续问题。
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