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基于协同关联粒子滤波算法的交互多视频目标跟踪(英文)被引量：4: 2013年; 首先介绍了带马尔科夫跳变非线性系统(JMNSs)的状态估计问题,然后总结了JMNSs最优状态估计的难点和具有交互作用的多目标跟踪问题.在总结分析各类不同算法的基础上,提出了一种协同关联粒子滤波算法来解决目标数目在变化的交互多目标跟踪问题,改进后的算法不需要观测与目标状态关联和目标数量已知的假设.最后,通过仿真实验验证了改进后的算法在跟踪效果上优于现有算法,并能成功估计目标的数量.; 韩华丁永生郝矿荣; 关键词：粒子滤波数据关联多目标跟踪

基于双中间模态的四流网络跨模态行人重识别: 2023年; 摄像头大多配备红外和可见光功能,因此,重识别方法的应用必然要解决跨模态行人重识别问题。为缩小跨模态行人重识别中红外和可见光模态之间的差异,提高识别精度,提出基于双中间模态的四流跨模态行人重识别方法。由2个轻量级网络分别生成可见光模态和红外模态的双中间模态图像,并从可见光图像和红外图像中继承标签,通过拆分ResNet50骨干网络以重构适应于4种模态共享特征学习的网络。此外,还探讨了四流骨干网络中的参数共享问题,分析四模态共享块数量对于跨模态行人重识别的影响。实验结果表明,相比HcTri,该方法在SYSUMM01数据集上的全局检索模式下的Rank-1和mAP分别提高2.38和4.64个百分点,在室内检索模式下分别提高6.24和6.77个百分点,在RegDB数据集上可见光至红外检索模式下的Rank-1、mAP和mINP分别提高2.52、3.74和4.68个百分点,在红外至可见光检索模式下的Rank-1、mAP和mINP分别分别提高2.70、3.47和5.56个百分点。; 韩华黄丽田瑾王春媛

温度对光纤Lyot消偏器输出偏振度的影响被引量：3: 2015年; 为了更准确地研究温度对光纤Lyot型消偏器消偏性能的影响,根据参考文献中光纤消偏器的结构参量,使用保偏光纤熔接机等制作完成了光纤Lyot消偏器,在全温条件（-40℃-80℃）下,其偏振度P≤0.5%;同时搭建了恒温和变温条件下消偏器输出偏振度测试系统,并分析了偏振度改变产生的原因。结果表明,温度恒定在不同值时（-40℃和80℃）,消偏器的输出偏振度基本保持不变;当温度按一定梯度升高或者降低时,消偏器的输出偏振度会随之改变。这对于光纤传感应用的研究具有一定的参考价值。; 刁利王文龙孔勇韩华; 关键词：光纤光学偏振度温度温度梯度

基于轻量多分支网络的行人重识别方法: 2022年; 最新的行人重识别方法大都是基于卷积神经网络(CNN),虽然这些网络在分类或目标检测等多项任务中有着不错的表现,但这些方法大都侧重于图像最具辨别力的部分,忽视了其他的一些相关特征,而重识别任务需要更加丰富,具有多样性的特征。本文提出了一种基于OSNet(Omni-scale Network)的多分支网络结构,OSNet是一个轻量级的Re-ID模型,可将标准卷积分解为点卷积和深度卷积以便达到减少参数的目的。网络主干部分加入了注意力模块,可以抑制无用信息;而多分支的结构可以提取到更多样性的特征。该网络主要由全局分支、局部分支、顶部擦除分支和通道分支四个部分构成。全局分支用于提取图像的整体特征;局部分支能学习到细粒度的特征;顶部擦除分支通过擦除高激活性区域,使得网络更加关注于激活性较差的区域;通道分支使网络学习到更多与通道有关的信息。在Market-1501、CUHK03、DukeMTMC-reID三个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的方法针对行人重识别问题有着优秀的性能表现。; 罗丽洁韩华金婕黄丽; 关键词：神经网络

Performance of Resampling Algorithms Based on Particle Filter in Video Target Tracking: 2016年; Particle filter is a common algorithm in video target tracking.But there are still some shortcomings,for example,particle degradation phenomenon.For solving this problem,the general solution is to introduce resampling step.At present,four kinds of resampling algorithms are widely used:multinomial resampling,residual resampling,stratified resampling and systematic resampling algorithms.In this paper,the performances of these four resampling algorithms were analyzed from realization principle,uniform distribution theory and computational complexity.Finally,through a series of video target tracking experiments,the systematic resampling algorithm had the smallest calculation load,the shortest running time and the maximum number of effective particles.So,it can be concluded that in the field of video target tracking,the systematic resampling algorithm has more advantages than other three algorithms both in the running time and the number of effective particles.; 韩华王裕明张玉金胡一帆

时间特征互补的无监督视频行人重识别: 2022年; 目前的视频行人重识别方法不能有效提取视频帧之间的时空信息,且需要解决人工标签的问题,提出一种时间特征互补的无监督视频行人重识别方法。利用时间特征擦除网络模块对视频帧与帧之间的时间信息特征及空间信息特征进行擦除提取,挖掘行人不同的特征以减少每帧特征的冗余,进而得到目标行人不同视觉的完整特征。通过约束性无监督层次聚类模块计算每个样本之间的距离得到高质量的不同身份集群,根据集群之间距离进行聚类生成高质量的伪标签,提高不同身份极度相似的样本识别性,并根据PK抽样困难样本三元组损失模块从已经聚类好的结果中抽取样本生成一个新的数据集,以便在每次聚类迭代后进行训练,减少困难样例对模型的影响。在MARS数据集和DukeMTMC-VideoReID数据集上的实验结果表明,该方法的平均精度均值分别达到了46.4%和72.5%,Rank-1分别达到了69.3%和80.5%,性能指标优于传统的RACM和DAL等方法。; 王福银韩华黄丽陈益平; 关键词：离散度聚类

斜入射对超扭曲向列相液晶滤波输出的影响: 2015年; 在考虑了超扭曲向列相液晶的双折射效应和超扭曲效应,探究了斜入射对超扭曲向列相液晶滤波器的输出特性的影响,并对其进行深入的理论分析和模拟,也推导出了其透射率的表达式。并且通过实验进一步验证了随着斜入射角的增大,超扭曲向列相液晶滤波器的透射峰值向短波方向移动,且其透射率与斜入射方向无关,与入射角有关。; 夏刚高傲王文龙刁利孔勇韩华; 关键词：光学器件斜入射超扭曲向列相

改进YOLOv5的镜头固定槽表面缺陷检测被引量：1: 2023年; 针对手机镜头固定槽表面缺陷过小导致自动化质检平台难以检测的问题,提出改进YOLOv5的镜头固定槽表面缺陷检测算法实现。在图片预处理阶段使用有效的数据增强策略来平衡不同类别样本的分布;在FPN中添加融合因子控制特征图融合时深层传递到浅层的信息,得到含有更多小目标信息的多尺度特征图;使用K-means算法得到更适合本数据集的先验框数量和大小。通过采集的镜头固定槽表面缺陷数据集评估本算法的性能,并和基线算法YOLOv5进行对比分析。实验结果表明,改进的算法对小目标缺陷拥有更好的检测效果,并且对各类缺陷均能实现准确分类定位,平均精度均值(mAP)达到92.70%,满足智能制造自动化生产的需求。; 张路遥韩华; 关键词：K-MEANS 目标检测

改进HTC算法的电脑背板表面缺陷检测: 2023年; 针对电脑背板表面缺陷过小,以及缺陷形状具有极端长宽比,导致自动化质检平台检测精度不佳的问题,提出一种改进HTC(Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation)算法的电脑背板表面缺陷检测算法。在数据预处理阶段采用聚类裁剪的方式增加小目标缺陷图片的占比;随后通过Copy-Pasted方式增加样本数较少类别的样本,进而均衡每个类别数据的分布;在HTC的特征提取网络中加入可变形卷积以增加网络的感受野,从而缓解极端长宽比缺陷难以检测的问题。最后,在质检现场采集的电脑背板表面缺陷数据集上评估所提出算法的性能,并和基线算法HTC进行对比分析。结果表明,改进的算法对小目标缺陷,以及极端长宽比缺陷,具有更佳的检测效果,并且对各类缺陷均能实现准确检测分割,回归框平均精度(boxAP)达到85.0%,掩膜平均精度(mask AP)达到83.6%,在智能制造自动化生产方面有着更好的应用价值。; 罗丽洁韩华张路遥金婕; 关键词：HTC

基于Kent混沌测量矩阵的压缩感知图像重构算法被引量：5: 2017年; 图像重构是图像数字化和恢复高质量图像信号的关键技术,使用压缩感知理论进行图像重构的意义在于显著减少采样次数,降低系统资源的消耗。测量矩阵的构造是压缩感知的重要研究内容之一。提出一种基于Kent混沌测量矩阵的压缩感知图像重构算法,将Kent混沌序列作为测量矩阵,采用离散小波变换的稀疏化方法,在小波域对原始图像信号进行测量。最后采用正交匹配追踪方法恢复原始图像。仿真实验中,对比高斯随机测量矩阵和Logistic混沌测量矩阵,对不同的图像进行重构。实验结果证明,基于Kent混沌测量矩阵的重构算法能够恢复原始图像,重构性能优于高斯随机观测矩阵和Logistic混沌测量矩阵,同时克服了随机测量矩阵硬件难以实现的缺陷。; 孙宪坤陈涛韩华王裕明; 关键词：压缩感知图像重构

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国家自然科学基金(61305014)

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