王胜科
- 作品数：9 被引量：17H指数：3
- 供职机构：中国海洋大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国人民解放军总装备部预研基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信自然科学总论更多>>
- 面向无人机场景的深度网络模型压缩与加速设计方法
- 2023年
- 随着无人机应用日益广泛,无人机应用场景下的目标检测技术已在诸多领域有着重要的应用价值和迫切的应用需求。在无人机边缘设备实时检测的场景中,由于无人机高分辨率图像存在大量的微弱目标实例,将直接降低图像分辨率,从而造成微弱目标丢失,因此输入网络时保持高分辨率信息至关重要。为此,将高分辨率图像裁成多个图像块,将其作为网络输入,以保持网络精度的同时使其能在边缘智能设备上运行。同时,为了加快模型推理速度,使用分组卷积与通道混洗策略对检测算法的主干网络进行轻量化设计,并使用通道注意力机制提升网络精度。实验表明,所提方法相较于YOLOv5,在无人机数据集VisDrone与自建数据集OUC-UAV-DET上的精度分别提升2%、4%,在英伟达硬件(Xavier)上推理速度减少1 ms。在网络剪枝层面,结合具体数据集对检测模型进行通道剪枝,能在维持算法精度的前提下将推理速度减少2 ms。此外,对于无人机单类别检测任务,针对其目标实例尺寸相对固定的特点优化输出部分,能减少30%的模型参数量,使推理速度最多减少2 ms。
- 张佳奇郭宣李魏然王胜科
- 关键词：无人机高分辨率图像目标检测
- 多种类海量票据图像的压缩存储研究
- 本文以机票图像为例，提出了一种将图像的背景信息与前景信息分离，对同类图像仅保存一幅背景，再对其分别进行编码的多种类海量机票图像的压缩方法，与对图像直接进行压缩的方法相比，总体压缩比有显著的提高，并且解压图像的视觉质量良好...
- 王胜科
- 关键词：编码方法差分编码类型库机票图像质量实际应用
- 文献传递
- 基于非线性预处理策略的文档图像二值化处理被引量：1
- 2005年
- 在许多对图像进行识别的应用中,如机票图像识别,芯片字符识别等,首先都要将图像进行二值化,转为黑白图像.但是由于一般扫描的图像都不是非常理想,直接二值化的效果并不好,通常都要经过一些预处理方法增强图像,去除在扫描过程中产生的噪声和形变,但使用线性的、空间不变的过滤器,去噪声的同时又会丢失边缘信息.因此笔者介绍了一种自适应的非线性预处理的方法,能够在去噪声的同时很好地进行边缘增强.
- 王胜科王知衍张艳青
- 关键词：文档图像二值化处理字符识别边缘信息黑白图像去噪
- 大区域场景下基于无人机视角的目标计数方法
- 2024年
- 近年来,无人机因其灵活度高、机动性强在人群计数领域得到广泛应用。然而,现有的人群计数方法大多基于单视点,对于大范围、多摄像机场景下的多视点计数研究较少。为了解决这个问题,提出了一种基于无人机视角的目标计数方法以准确统计场景中的目标数量。选择临海区域进行数据采集,利用深度学习技术对采集的图像进行目标检测和图像拼接融合,在拼接后的图像中映射检测信息,并采用计数算法完成区域场景的计数任务。在公开数据集和该文制作的数据集上进行的实验验证了基于目标检测的计数算法的有效性。
- 谢婷张守龙丁来辉胥志伟杨晓刚王胜科
- 关键词：无人机高分辨率图像目标检测图像拼接
- 基于中心点和双重注意力机制的无人机高分辨率图像小目标检测算法被引量：7
- 2021年
- 无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点,而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此,首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet,引入可变形双重注意力机制,以提高对小目标的特征表达能力;然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题,在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法;最后引入LegoNet卷积单元,减少了卷积参数,实现了精度与速度的平衡。实验主要采用的验证数据集为VisDrone2019和UAV_OUC,UAV_OUC数据集相比于VisDrone2019,其图片具有更高的分辨率。相比于CenterNet,所提出的方法在数据集UAV_OUC和VisDrone2019上的检测精度大约分别提高了10%和2%。
- 王胜科任鹏飞吕昕庄新发
- 关键词：无人机高分辨率小目标检测
- 一种基于粗糙集理论的票据图像识别分类方法被引量：6
- 2006年
- 本文根据票据图像的版面特点,选取表格线、背景信息及纹理信息作为主要特征,采用粗糙集理论进行特征属性约简、规则提取及规则约简。并提出了一种基于多规则集的综合决策分类方法,巧妙的利用其分类及拒识的特点,有效地实现了票据图像分类。
- 王胜科王知衍吴志成
- 关键词：图像分类图像特征粗糙集
- 基于移动区域的快速车辆检测被引量：3
- 2008年
- 提出一种快速的移动车辆目标识别新方法。该方法由移动区域检测、阴影检测和边缘检测三部分组成。首先,采用自适应背景更新的方法在图像中快速检测出移动区域;然后,以此为基础建立阴影的粗模型,阴影检测时只对该区域内的图像采用基于HSV颜色空间的方法进行分析处理;最后,对移动区域和阴影区域进行边缘检测,从移动区域中去除阴影区域,从而准确区分真实车辆和阴影。实验表明,该方法有效地提高了车辆检测效率,能满足实时性要求。
- 郭娟娟秦勃王胜科马宗顺
- 关键词：自适应背景更新边缘检测HSV颜色空间
- 文档图像识别中关键算法的研究与实现
- 2009年
- 1.选题的背影及意义 图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有着不断增长的需求。在医学领域中，生物医学的显微图像分析、X线照片的鉴别以及计算机层析成像的CT技术在社会生活中日益得到广泛的应用。
- 周晓明王胜科
- 关键词：计算机层析成像图像处理计算机视觉
- 基于中心点和双重注意力机制的无人机高分辨率图像小目标检测算法
- 无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点,而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此,首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet,引入可变形双重注意力机制,以提高对小目标的特征表达能力;然...
- 王胜科任鹏飞吕昕庄新发
- 关键词：无人机高分辨率小目标检测
