王新余 作品数:10 被引量:108 H指数:5 供职机构: 武汉数字工程研究所 更多>> 发文基金: 航天支撑技术基金 国家部委预研基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
基于动态规划的红外弱小运动目标的实时检测方法研究 被引量:5 2003年 文章针对低信噪比下红外弱小运动目标的特点,提出了一种正向动态规划算法。分析了算法的检测性能,并对算法实现中的一些关键问题进行了讨论。实验表明,该算法适应性强,能有效地完成对低信噪比下弱小运动目标的实时检测、识别与跟踪。 王新余 黄林梅 张桂林关键词:实时检测 动态规划算法 目标识别 基于光流的运动目标实时检测方法研究 被引量:50 2004年 运动目标实时检测是目标自动检测、识别与跟踪的关键技术之一。该文在分析光流模型约束条件的基础上,提出了一种鲁棒的多分辨率光流估计方法,并对光流应用于目标检测的一些实际问题进行了探讨。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和适应性。 王新余 张桂林关键词:光流 目标检测 鲁棒估计 基于动态规划的红外运动小目标检测算法 被引量:28 2004年 针对低信噪比下红外小目标的特点,提出一种改进的实用动态规划算法,通过适当的预处理抑制背景噪声、多帧图像灰度累加以提高信噪比,并由虚警和检测概率确定分割门限,检测出小目标位置及状态。详细地叙述动态规划的计算过程及分割门限的确定方法,以简单的步骤实现对低信噪比小目标的检测。实践证明,改进的动态规划算法不仅能完成检测的任务,而且并行性好,易于硬件实现,为下一步的目标跟踪打下了良好的基础。 黄林梅 张桂林 王新余关键词:动态规划 低信噪比 红外图像 基于草图的战场态势标绘系统 被引量:4 2008年 手绘草图以笔式交互为信息获取手段,以捕捉和理解用户的输入意图为目的,是表达人类思维最自然的人机交互方式。通过分析军事标绘中目前需要解决的人机交互问题,简单介绍草图识别技术,并将草图技术引入军事标绘,提出了基于草图的战场态势快速标绘系统的基本框架,以及系统各主要部分的实现方法。 蔡菁 徐火生 王新余关键词:手绘草图 草图识别 人机交互 红外舰船目标的自适应鲁棒检测方法 2007年 针对背景杂乱的红外舰船目标检测问题,提出了一种红外舰船目标的自动检测新算法。该方法利用红外舰船图像中目标与背景在灰度直方图上的差异,通过对拟合直方图的多项式曲线参数鲁棒求解,进而求出舰船目标的分割阈值。然后,根据红外舰船目标亮度与图像平均亮度的关系等,对求得的阈值合理性进行判断。若该阈值不合理,则将其作为阈值初值,对红外舰船图像进行自适应局部递归分割。最后,结合红外舰船目标吃水线、天空与背景的边界特征等先验知识,对分割出的背景进行剔除。实验结果表明,该方法对强杂波干扰的红外舰船目标能实现可靠的检测,具有很好的适应性和鲁棒性。 王新余 徐火生 李恒关键词:目标检测 直方图分析 自适应 一种改进的基于ICA特征子空间的目标识别方法 被引量:4 2005年 介绍了独立分量分析(ICA)的基本原理和算法,并提出了基于独立分量分析的特征子空间的目标识别方法。该方法首先利用快速独立分量分析(FastICA)算法对训练集目标图像进行ICA分解,据此建立特征子空间,然后根据待识别图像在特征子空间的投影系数进行判别。本文的改进在于根据类内类间距离比值最小化准则进行最有利于分类的特征的优化选择。实验结果显示,和传统方法相比,改进的方法能有效提高识别的准确率和效率。 张波 张桂林 王新余关键词:独立分量分析 特征子空间 目标识别 一种多目标蚁群优化的虚拟机放置算法 被引量:11 2015年 已有对数据中心虚拟机放置的研究大多为优化数据中心能源消耗和物理机资源浪费等,很少考虑数据中心网络流量的优化,有可能影响数据中心网络的扩展性.为了兼顾考虑物理机资源浪费和网络总流量两个方面,将虚拟机放置建模为多目标优化问题,同时优化2个目标:最小化物理机资源浪费以提高数据中心物理机使用效率;最小化网络总流量以改善数据中心网络的扩展性.设计了一种基于多目标蚁群优化的虚拟机放置算法来求解该问题.仿真实验结果表明,该算法与首次适合递减算法相比降低了物理机资源浪费和网络总流量,算法具备有效性. 赵君 马中 刘驰 李海山 王新余采用纹理分区技术实现花边图像分割 被引量:1 1997年 本文阐述了对花边图像采用纹理分区技术,进行针法区域分割进而识别的方法。文章介绍了纹理分区的基本特征及其在花边图像处理中的应用,实现花边图稿的识别。在文章的后面部分,对分区技术的实现作了详细的介绍。 许金基 王新余关键词:CAD 图像分割 基于深度学习的复杂场景下车辆识别方法 被引量:6 2018年 针对复杂场景下尺寸小、遮挡严重等因素导致车辆识别率低、虚警率高等难题,提出了一种基于深度学习的复杂场景下车辆识别方法。首先,根据复杂场景中的车辆特点,对公开数据集的标注文件进行可视化解析,对其中的漏标注、误标注等车辆进行重新标注,对图像样本数据进行增强处理,形成新的训练数据集;然后,用新的训练数据集训练YOLO(You Only Look Once)网络模型,直至模型满足给定精度;最后,用训练好的YOLO模型对复杂场景下的车辆进行识别,并用基于残差归一化规则的虚警抑制方法剔除虚警。实验结果表明,使用COCO数据集测试时,改进的算法平均精度均值(Mean Average Precision,m AP)为79.2,比YOLO算法提高了0.6;使用PCAR数据集测试时,改进的算法m AP值为63.7,比YOLO算法提高了1.4。 余胜 陈敬东 王新余关键词:车辆识别 红外目标图像尺度自适应检测算法 2007年 针对红外目标尺寸不定的实际情况,提出了对基于数学形态学的红外目标检测方法的改进。首先,对数学形态学进行了介绍,然后提出了一种红外目标检测的改进算法,最后给出并分析了该算法的仿真结果。实验结果表明,该算法是一种有效的红外目标检测算法。 米晨 张桂林 王新余关键词:目标检测 尺度自适应 数学形态学 红外图像