基于多尺度和多特征融合的面向对象的变化检测方法
《多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法研究》范文
《多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法研究》篇一一、引言随着深度学习技术的飞速发展，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，受到了广泛关注。
在诸多应用场景中，如安防监控、自动驾驶、智能机器人等，轻量级的目标检测算法因其计算资源消耗低、运行速度快等特点显得尤为重要。
本文重点研究多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法，以提高目标检测的准确性和效率。
二、背景及现状分析目前，深度学习在目标检测领域已经取得了显著的成果。
然而，传统的深度学习模型在处理多尺度目标时仍面临挑战。
多尺度特征融合作为一种有效的解决方案，可以结合不同层次的特征信息，提高目标检测的准确性。
近年来，多尺度特征融合技术在深度学习目标检测算法中得到了广泛应用，并取得了显著的成效。
三、多尺度特征融合原理多尺度特征融合主要通过结合不同尺度的特征信息，以提高目标检测的准确性。
在深度神经网络中，不同层次的特征图具有不同的感受野和尺度信息。
通过融合这些不同尺度的特征图，可以获得更丰富的上下文信息和更准确的定位信息，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。
四、轻量级深度学习模型设计为了实现轻量级的目标检测算法，本文采用了一种轻量级的深度学习模型。
该模型通过深度可分离卷积、通道剪枝等技巧降低计算复杂度，同时保留足够的特征提取能力。
此外，我们还采用了一种基于特征金字塔的网络结构，以实现多尺度特征的融合。
五、算法实现及实验分析1. 数据集准备：我们使用了公开的目标检测数据集进行实验，包括COCO、PASCAL VOC等。
2. 算法实现：在实现过程中，我们首先使用轻量级深度学习模型进行特征提取，然后通过特征金字塔网络实现多尺度特征的融合。
最后，利用非极大值抑制等后处理技术得到最终的目标检测结果。
3. 实验结果分析：通过与传统的目标检测算法进行对比，我们发现多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法在准确性和效率方面均有所提升。
具体而言，该算法在保证较高准确性的同时，大大降低了计算资源和时间的消耗。
一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法
现代电子技术Modern Electronics TechniqueJul.2023Vol.46No.142023年7月15日第46卷第14期传统变化检测网络模型的应用场景多是内陆，由于海岛背景复杂且噪声多，使用多时相遥感影像中像素值差异性单一特征方法时，很难适应海岛上复杂地物特征，而影像相邻像素对多时相遥感影像变化检测方法也DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2023.14.002引用格式：管军，石爱业，徐传杰，等.一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法[J].现代电子技术，2023，46（14）：7‐10.一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法管军1，石爱业2，徐传杰2，李景奇1，胡锐3（1.河海大学网络与信息技术中心，江苏南京210000；2.河海大学计算机与信息学院，江苏南京210000；3.苏州科技大学信息化建设与管理中心，江苏苏州215009）摘要：为提高多时相遥感影像的海岛变化检测精度，文中采用编解码结构模型将变化检测中变和不变的二分类问题视为语义分割任务，提出一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法（RMFNet ）。
首先，在编码器层构建4组优化的残差卷积块（RC ）用于提取特征信息，每组残差卷积块通过三重跳跃连接方式提高网络的泛化能力；其次，构建基于空洞空间金字塔池化的多尺度特征融合块（MFF ），融合语义信息、全局上下文信息以充分学习海岛变化与未变化的特征；然后，使用损失函数指导残差卷积块和多尺度特征融合块的训练；最后，以中国香港岛为例，基于公开的变化检测OSCD 数据集进行仿真实验。
结果表明：提出的RMFNet 方法的Kappa 值比CNN 、ResNet‐18、PSPNet 、SegNet 、UNet 五种方法分别提高0.2509、0.2019、0.1313、0.0786、0.0380，验证了该方法的有效性。
《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》范文
《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》篇一机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法研究一、引言合成孔径雷达（SAR）作为一种重要的遥感技术，在军事和民用领域具有广泛的应用。
其中，机载斜视SAR（Airborne Oblique SAR）技术以其高分辨率、全天候、全时段的工作能力，在地面动目标检测和参数估计方面展现出巨大的潜力。
本文旨在研究机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法，以提高对地面动态目标的检测精度和参数估计的准确性。
二、机载斜视SAR技术概述机载斜视SAR技术是一种利用飞机搭载的SAR系统，通过发射和接收电磁波信号，对地面进行高分辨率成像的技术。
其独特的斜视成像模式能够获取地面的三维信息，提高了对地面目标的检测和识别能力。
然而，由于地面动目标的运动特性，使得其在SAR图像中的表现复杂多变，给动目标的检测和参数估计带来了一定的挑战。
三、地面动目标检测方法研究针对机载斜视SAR地面动目标的检测，本文提出了一种基于多尺度特征融合的检测方法。
该方法首先通过多尺度分解将SAR 图像分解为不同尺度的特征图，然后利用深度学习技术对特征图进行学习和训练，提取出动目标的特征信息。
通过融合不同尺度的特征信息，提高了对动目标的检测精度和鲁棒性。
此外，本文还研究了基于图像分割和基于目标检测的两种动目标检测方法，通过对比分析，确定了多尺度特征融合方法的优越性。
四、地面动目标参数估计方法研究针对机载斜视SAR地面动目标的参数估计问题，本文提出了一种基于轨迹匹配的参数估计方法。
该方法首先通过动目标检测算法提取出动目标的位置信息，然后利用轨迹匹配算法对动目标的轨迹进行匹配和跟踪。
通过分析动目标的轨迹变化，可以估计出动目标的运动速度、方向等参数信息。
此外，本文还研究了基于多普勒效应和基于模型优化的两种参数估计方法，通过对比分析，确定了基于轨迹匹配方法的优越性。
五、实验与分析为了验证本文提出的机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法的有效性，我们进行了实验和分析。
基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征的显著目标检测
基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征的显著目标检测目前，随着人工智能技术的不断发展，显著目标检测在计算机视觉领域中扮演着至关重要的角色。
其主要目的是从图像中精确定位和提取出显著的目标信息，对于实现图像理解、自动驾驶、智能安防等应用具有重要意义。
为了解决目标检测中存在的挑战，本文提出了一种基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征的显著目标检测方法。
一、引言显著目标检测是计算机视觉领域中的热门研究方向，其主要任务是从图像中准确地检测出显著目标。
传统的显著目标检测方法多基于手工设计的特征和机器学习方法，存在着特征表达能力不强、鲁棒性差等问题。
而近年来，深度学习的发展为显著目标检测带来了革命性的改变。
本文基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征，提出了一种新颖的显著目标检测方法，以解决传统方法存在的问题。
二、方法介绍1. 多尺度融合CNNs特征在显著目标检测中，不同尺度的特征对于目标的表示具有不同的贡献。
因此，我们采用了多尺度融合CNNs特征来提取图像中的显著目标信息。
首先，我们通过预训练的卷积神经网络（CNN）提取原始图像的底层特征。
然后，我们通过金字塔网络结构获取多个不同尺度的特征图。
最后，采用逐层融合的策略，将不同尺度的特征图融合为一个全局的特征表示，用于后续的目标检测任务。
2. Transformer特征Transformer是一种用于序列建模的注意力机制模型，在自然语言处理中取得了巨大的成功。
我们借鉴Transformer的思想，将其应用于显著目标检测中。
具体而言，我们将融合后的特征表示分解为一系列的空间位置，然后使用Transformer模型对每个位置进行建模。
通过自注意力机制，Transformer能够捕捉到目标在图像中的准确位置和上下文信息，从而提高显著目标检测的准确性。
三、实验与结果为了评估本文提出的方法，我们在公开数据集上进行了大量实验。
基于特征融合的目标检测与重识别
基于特征融合的目标检测与重识别目标检测和重识别是计算机视觉中两个重要的任务。
目标检测旨在从输入图像中定位和识别特定目标的位置，而重识别则旨在在不同的图像中识别和匹配同一目标。
这两个任务通常独立进行，但可以通过特征融合来提高性能。
特征融合是将来自不同模态或不同层次的特征进行融合，以提取更丰富和更具区分能力的特征表示。
基于特征融合的目标检测与重识别方法可以应用于各种应用场景，如视频监控、智能交通等。
在目标检测中，特征融合可以通过将来自不同层次的特征进行融合来提高检测性能。
一种常见的方法是将低层次的视觉特征与高层次的语义特征进行融合。
低层次的特征由底层的卷积神经网络（CNN）提取，可以捕捉到目标的细节和纹理信息。
高层次的语义特征则由上层的CNN提取，可以捕捉到目标的语义信息和上下文关系。
融合这两种特征可以提高目标检测的准确率和鲁棒性。
在重识别中，特征融合可以通过将不同图像中提取的特征进行融合来提高重识别的性能。
一种常见的方法是将来自不同模态或不同网络的特征进行融合。
例如，可以将图像的视觉特征与文本的语义特征进行融合，以提取更具区分能力的特征表示。
另一种方法是将同一目标在不同图像中提取的特征进行融合，以提取更鲁棒和具有区分性的特征表示。
这种特征融合可以通过简单的加和或乘积运算来实现，也可以通过更复杂的融合模型来实现，如图像图和图网络等。
除了特征融合，还可以通过其他方法来提高目标检测和重识别的性能。
例如，可以采用多尺度和多尺度信息进行目标检测，以捕捉不同尺度的目标。
可以采用图像增强和学习目标变换等方法来提高重识别的鲁棒性和泛化能力。
总之，基于特征融合的目标检测与重识别是计算机视觉中两个重要的任务。
通过将不同模态和不同层次的特征进行融合，可以提取更丰富和具有区分性的特征表示，从而提高目标检测和重识别的性能。
这种方法在实际应用中具有广泛的应用前景，可以推动计算机视觉技术的发展。
基于多尺度融合和时空特征的网络入侵检测模型
基于多尺度融合和时空特征的网络入侵检测模型
龚星宇;来源;李娜;雷璇
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2024(45)6
【摘要】针对入侵检测模型提取特征能力不足,且流量数据中含冗余噪声的问题,提出一种基于多尺度融合和时空特征的ML-PFN入侵检测模型。
采用多尺度特征融合技术分别提取数据中浅层特征信息和深层特征信息,使模型学习的特征更加丰富;采用软阈值函数和注意力机制自动选择合适的阈值,减少噪声及不相关信息对模型的干扰;融合时空特征构成多尺度空间特征提取长短时记忆-并行特征网络(MSFE LSTM-parallel feature network, ML-PFN)模型,并应用于网络入侵检测。
通过3个公开数据集进行性能评估,实验结果表明,ML-PFN模型对比其它5种分类模型各项指标效果最好,在训练时长适中的同时准确率达到96.45%。
【总页数】7页(P1640-1646)
【作者】龚星宇;来源;李娜;雷璇
【作者单位】西安科技大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于空时特征融合和注意力机制的网络入侵检测模型
2.一种并行多尺度特征融合的入侵检测模型
3.基于时空特征融合的网络流量预测模型
4.基于多尺度时空残差网络的入侵检测方法
5.一种多气象特征融合的时空降尺度模型
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基于多尺度-多形状HOG特征的行人检测方法
基于多尺度-多形状HOG特征的行人检测方法牛杰;钱堃【摘要】提出一种图像中人体快速自动检测方法.提取图像的多尺度-多形状方向梯度直方网(HOG)特征向量,用于描述人体的形状特征,结合Adaboost机器学习法训练级联型分类器,以加速人体的检测过程.相比较传统算法,该方法没有采用静态背景模型,也不是仅仅依赖于易受外部环境因索干扰的颜色信息,从而一定程度地适应了人体姿态变化,以及非结构化环境下常见的光照波动、背景杂乱等不良因素所带来的干扰.实验验证了该方法的准确性和较高的计算效率.%A fast and automatic people detection method is proposed. The multi-scale and multi-shape histogram of oriented gradient (HOG) features are extracted, which serve as a powerful description of human shapes;The extracted features are then fed into a cascade of classifiers trained by Adabcost algorithm to greatly accelerate the people detection scheme. The proposed method is independent from background models as well as color information in images, which is highly unreliable due to disturbance. This method is robust agains: human posture variances, lightening fluctuations as well as background cluttering. Experimental results validate the favorable performance of high accuracy and computational efficiency of the proposed method.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)009【总页数】5页(P99-102,106)【关键词】方向梯度直方图;行人检测;Adaboost;机器学习【作者】牛杰;钱堃【作者单位】常州信息职业技术学院电子与电气工程学院,江苏常州213164;东南大学自动化学院,江苏南京210096【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言人的视觉检测在智能监控[1]、人机交互[2]等领域都有着重要的应用价值。
基于多尺度Transformer融合多域信息的伪造人脸检测
基于多标准Transformer融合多域信息的伪造人脸检测摘要：随着人工智能技术的快速进步，伪造人脸技术也越来越成熟，给社会带来了新的安全恐吓。
伪造人脸检测成为亟需解决的重要问题。
本文提出了一种方法。
该方法利用Transformer网络对不同标准的人脸图像进行特征提取，并通过融合多个域的信息来提高检测性能。
试验结果表明，该方法在伪造人脸检测任务上取得了很好的效果，具有很高的好用性和可扩展性。
关键词：伪造人脸检测、Transformer、多标准、多域信息、特征提取1. 引言伪造人脸技术是指通过使用计算机图像处理和合成技术，将一个人的脸部信息与其他图像的脸部信息进行合成，从而产生一个看似真实的伪造人脸图像。
这种技术可以被用于哄骗人脸识别系统，给社会带来巨大的安全风险。
为了解决伪造人脸的问题，许多探究者提出了各种不同的方法。
传统的方法主要是基于手工设计的特征以及机器进修算法，但是这些方法在复杂的伪造人脸场景中的性能较差。
近年来，深度进修技术的兴起为伪造人脸检测带来了新的期望。
特殊是Transformer网络的进步，提供了一种分外有效的方法来提取图像中的特征。
本文提出了一种新的伪造人脸检测方法，该方法基于多标准Transformer融合多域信息。
详尽来说，该方法起首将输入的人脸图像进行多标准的切割，并对每个标准的图像分别应用Transformer网络进行特征提取。
然后，将不同标准的特征图进行融合，得到多标准的融合特征图。
接下来，为了提高检测性能，我们引入了多域信息的观点，将不同域的图像信息融合到特征图中。
最后，通过卷积和全毗连层将特征图映射到伪造人脸的置信度。
2. 方法2.1 多标准Transformer特征提取为了应对不同标准的人脸图像，我们将输入图像进行多标准的切割，分别得到不同标准的图像。
然后，对于每个标准的图像，我们使用Transformer网络进行特征提取。
Transformer网络由多个编码器和解码器堆叠而成，其中编码器负责从输入图像中提取特征，解码器负责将特征映射为输出特征图。
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基于多尺度和多特征融合的面向对象的变化检测方法
王文杰，赵忠明，朱文清
中科院遥感应用研究所图像处理部
邮箱中国，北京100101,9718
wangwenjie@
摘要--高分辨率卫星影像为遥感应用提供了丰富的地球表面信息。
利用变化检测技术从高分辨率遥感影像中提取目标区域变化并且迅速地更新地图数据库已经成为遥感信息处理研究的焦点。
然而传统的变化检测方法并不适用于高分辨率遥感影像。
为了克服传统的像素级变化检测方法的局限和高分辨率遥感影像变化检测的困难，本文以面向对象的分析方法为基础呈现了一种新颖的用于检测高分辨率遥感影像变化的多尺度，多特征融合方法。
实验结果表明在高分辨率遥感影像变化检测方面这种方法与传统的像素级方法相比有较强的优势。
关键词:面向对象;多尺度分割;光谱特征;纹理特征;形状特征;融合
一简介
由于从环地卫星获取的数据的短间隔重复性覆盖和始终如一的图像质量，变化检测是其主要应用之一[1]。
20年来,高分辨率遥感影像变化检测已成为遥感影像处理领域一项重要研究并且已被广泛应用于地理信息系统更新，资源、环境监测，城市规划和国防建设等领域[2]。
目前已经存在各种各样的变化检测方法。
图像差分法，主成分分析法，分类后比较法，向量分析法是传统变化检测中最常用的一些方法[3-4]。
这些方法被典型地应用于像Landsat TM这样的中等空间分辨
率的卫星影像[5-9]。
然而，当涉及高分辨率影像变化检测研究的时候，这些方法就有了一些缺点。
传统的基于像素级的遥感影像变化检测方法主要是建立在光谱信息分析的基础上的。
他们共同的特点是仅利用像素值的统计信息而几乎不分析地物的形状特征和结构特征。
然而高分辨率遥感影像已经给遥感影像带来了重大变革，它可以清晰地展现景观的结构，纹理和细节信息。
除了获得光谱信息之外，它也可以获取表面物体的机构，形状和纹理信息。
传统的遥感图像变化检测方法不能真正利用高分辨率遥感影像的优势，因此它不能解决高分辨率遥感影像变化检测的问题。
面向对象的变化检测是变化检测研究新方法的主要内容。
面向对象方法的基本特征是分割影像并把对象当做操作的基本单元而不是像传统的面向像素的方法那样把单个像素当做操作的基本单元。
通过图像分割获取的对象有一些属性，不仅包含光谱信息还包含纹理，尺寸，形状，密度，环境和其他的从图像中提取的信息。
高分辨率遥感影像的面向对象的变化检测方法不再依赖对光谱信息的分析而是靠对对象属性变化的分析来判断变化结果。
因此它极大地提高了高分辨率遥感影像变化检测的精度[10-12]。
本文为高分辨率遥感影像提供了一种创新性的基于多尺度和多特征融合的面向对象的变化检测方法。
由于对面向对象思维的主要特征的的良好应用，这种新颖的方法能充分利用高分辨率影像的特点并且
在检测高分辨率遥感影像变化方面取得比传统检测方法好得多的检测结果。
二研究数据和方法论
A.研究数据描述
以下两张CBERS-2数据影像分别在2004年十月和2005年五月获取。
空间分辨率高达2.5米。
两张数据影像的主要变化为社区的拆除和建设和道路的变动。
研究影像包含复杂和简单两种人为建设。
这种数据体现了城市发展的一种典型变化形式。
图像预处理包括几何校正，图像校准和参照第二幅图像的直方图匹配。
CBERS-2 图像（2004年,10月）。