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[学位论文] 作者：车满强,,
来源：北方工业大学 年份：2019
计算机视觉跟踪技术在智能交通、监控、人机交互等领域有着广泛的应用,随着计算机性能的不断提升,以及人工智能等技术的快速发展,视觉跟踪技术也取得了长足的进步。然而现有的跟踪算法在遇到复杂环境变化,以及目标自身表观模型的改变时,存在高精度的跟踪算法不......
[期刊论文] 作者：车满强,李树斌,葛金鹏,,
来源：激光与光电子学进展 年份：2021
为提升孪生网络视觉跟踪算法的准确性,提出一种融合多任务差异化同质型模型的孪生网络视觉跟踪算法。首先在决策层对孪生网络视觉跟踪模型与目标分割模型进行融合,然后结合多尺度搜索区域、目标上下文特征、多学习率模型更新策略进行跟踪。在标准数据集VOT、OTB......
[期刊论文] 作者：车满强,李树斌,葛金鹏,,
来源：激光与光电子学进展 年份：2020
为提高卷积相关滤波算法的速度和精度,提出一种基于通道裁剪与加权融合的跟踪算法。该算法选取适合目标跟踪的单层卷积特征,通过特征均值比裁剪无效卷积通道,再融合一维灰度特征,提升了特征的表征能力。然后以特征均值比为卷积通道权重构造加权相关滤波算法,预......
[期刊论文] 作者：车满强, 李树斌, 李铭,
来源：计算机应用 年份：2021
道路路面可行驶区域识别是无人驾驶环境感知的重要组成部分。针对计算资源有限的车载设备,设计了基于HarDNet全卷积网络的道路路面语义分割方法。首先,在U-Net语义分割框架中使用低内存消耗的HarDNet卷积神经网络结构提取卷积特征进行路面分割;其次,在模型训练......
[期刊论文] 作者：熊昌镇,车满强,葛金鹏,,
来源：光子学报 年份：2019
为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度,减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响,提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征,将相关滤波训练与预测合并,在视频序列的每一帧计算上一帧目标区域与非目标区域的......
[期刊论文] 作者：熊昌镇, 车满强, 王润玲,,
来源：中国图象图形学报 年份：2004
目的针对深度卷积特征相关滤波跟踪算法因特征维度多造成的跟踪速度慢及其在目标发生形变、遮挡等情况时存在跟踪失败的问题,提出了一种自适应卷积特征选择的实时跟踪算法。...
[期刊论文] 作者：熊昌镇,车满强,王润玲,,
来源：计算机应用 年份：2018
为提高分层卷积相关滤波视觉跟踪算法的实时性能,提出一种稀疏卷积特征的实时目标跟踪算法。首先,在分析不同层卷积特征的基础上,采用等间隔采样的方式提取每个卷积层的稀疏卷积特征;然后,对每个卷积层特征的相关滤波响应值进行加权组合,得到目标预测的位置;最......
[期刊论文] 作者：熊昌镇,孟锲镂,车满强,,
来源：工业控制计算机 年份：2021
为提升孪生网络和学习判别模型跟踪算法的精度和鲁棒性,提出了一种多模型融合验证的视觉跟踪方法。首先用置信反馈调节评估目标搜索区域特征与分类器之间的相似性响应图,反映目标定位的可靠度,然后结合孪生网络生成一系列候选对象并估计其相似性得分,最后验证网......
[期刊论文] 作者：邹建成, 王润玲, 车满强, 熊昌镇,,
来源：北方工业大学学报 年份：2019
针对分层卷积相关滤波目标跟踪算法鲁棒性良好而实时性能较差问题,提出了基于单层稀疏卷积特征的实时目标跟踪算法.该方法选用单个卷积层的特征,并通过等间隔采样方法生成稀...
[期刊论文] 作者：熊昌镇, 车满强, 王润玲, 卢颜,,
来源：光子学报 年份：2018
为了让相关滤波模型更加适应目标外观的变化,提高相关滤波跟踪算法的鲁棒性和实时性,根据相关滤波响应值、帧差均值和目标运动位移之间的关系,提出了一种单层卷积相关滤波实...
[期刊论文] 作者：熊昌镇,车满强,王润玲,卢颜,,
来源：光学学报 年份：2018
为提升卷积特征目标跟踪算法的实时性和稳健性,利用不同卷积层特征对不同目标表征能力不同的特性,提出双模型自适应切换的实时跟踪方法。该方法对选取的两个卷积层特征使用目标区域和跟踪搜索区域卷积特征的能量均值比来评估卷积特征,选择能量均值比大于给定阈......
[会议论文] 作者：熊昌镇,卢颜,车满强,王润玲,
来源：2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018 年份：2018
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[会议论文] 作者：熊昌镇,车满强,卢颜,王润玲,
来源：2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018 年份：2018
为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度，减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响，提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征，将相关滤波训练与预测合并，在视频序列的每一帧计算上一帧目标区域与非目标区域的卷积......
[会议论文] 作者：熊昌镇,车满强,王润玲,卢颜,
来源：2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018 年份：2018
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