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基于視頻跟蹤的水下裂縫缺陷智能標(biāo)注系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2021-04-21 21:38
  當(dāng)前水下裂縫缺陷檢測(cè)中存在誤檢率高、漏檢率高、實(shí)時(shí)性不強(qiáng)等問題,需要大量準(zhǔn)確地標(biāo)注數(shù)據(jù)集對(duì)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練。針對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)集的需求問題,提出一種目標(biāo)智能標(biāo)注系統(tǒng),利用基于通道和空間可靠性理論改進(jìn)的核相關(guān)濾波跟蹤算法(CSR-KCF),對(duì)水下裂縫進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,結(jié)合標(biāo)注系統(tǒng)功能需求,展開對(duì)該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表示,提出的目標(biāo)智能標(biāo)注系統(tǒng)符合設(shè)計(jì)需求,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)水下裂縫缺陷準(zhǔn)確、快速、可靠的智能標(biāo)注。 

【文章來源】:現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(12)北大核心

【文章頁數(shù)】:6 頁

【文章目錄】:
0 引言
1 目標(biāo)跟蹤算法設(shè)計(jì)
    1.1 基于核相關(guān)濾波的KCF跟蹤算法
    1.2 基于CSR的改進(jìn)KCF算法
2 智能標(biāo)注系統(tǒng)
    2.1 總體設(shè)計(jì)
    2.2 模塊設(shè)計(jì)
3 實(shí)驗(yàn)與仿真
    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.2 算法測(cè)試實(shí)驗(yàn)
        3.2.1 系統(tǒng)性能測(cè)試
        3.2.2 水下構(gòu)筑物裂縫缺陷標(biāo)注實(shí)驗(yàn)
    3.3 系統(tǒng)穩(wěn)定性測(cè)試
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]水下機(jī)器人在水利水電工程檢測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 李永龍,王皓冉,張華.  中國水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào). 2018(06)
[2]基于TLD目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)化[J]. 吳忠文,費(fèi)樹岷.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2018(04)
[3]通道穩(wěn)定性加權(quán)補(bǔ)充學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)視覺跟蹤算法[J]. 樊佳慶,宋慧慧,張開華.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(06)
[4]目標(biāo)跟蹤算法綜述[J]. 盧湖川,李佩霞,王棟.  模式識(shí)別與人工智能. 2018(01)
[5]相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤進(jìn)展綜述[J]. 張微,康寶生.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(08)
[6]結(jié)合PN約束在線半監(jiān)督boosting目標(biāo)跟蹤算法[J]. 李義翠,亓琳,譚舒昆.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(23)
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[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多標(biāo)簽圖像自動(dòng)標(biāo)注[J]. 黎健成,袁春,宋友.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2016(07)



本文編號(hào):3152535

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