基于改进后语义分割模型的障碍物检测方法

障碍物检测是确保无人水面艇避障和安全航行的关键技术，针对水面反光区域误检和水面分割不准确导致的漏检问题，提出了一种基于改进后语义分割模型的障碍物检测方法，通过图像预处理、语义分割模型、显著性估计实现障碍物检测。首先，通过在预处理环节对水面中反光区域进行去除，避免其对后续检测的干扰；然后，通过引入海天线估计参数，用于调整语义分割模型初始化和先验信息，提高水面分割精度；最后，在水域范围内选取H形边界集合构造背景模型，由此判断水面中非水像素为障碍物。实验结果表明：该方法可以提高水面障碍物检测的准确度。     

我们党“强”在何处?

翻开世界社会主义五百多年的厚重史册,一个结论格外清晰:社会主义建设发展如何,最终取决于无产阶级政党自身建设情况,什么时候党强,社会主义就兴,什么时候党弱了,社会主义运动就会受挫。反之,实践成绩的显著性恰恰可以印证党的强大。     

一种融合显著性的Adaboost的电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,现在传统的目标检测方法,不能满足目标尺度的精确变化,导致目标定位偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。本文将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

视觉注意模型在虚拟与现实交互中的研究（英文）

提出将视觉注意模型应用于虚拟与现实交互中,通过显著性原理检测出真实场景中的有效区域。采用将图像在空域和频域中分别进行显著特征提取,再通过特征组合理论进行特征融合。空域中采用区域颜色对比以及局部复杂度对比特征;提出在频域内进行有效频段分割,结合幅度信息提取显著特征,再加权后合成;特征组合理论是根据细胞调解原理来处理特征之间独立与联合作用的关系。最后提出将该方法应用于虚拟与现实交互中检测真实场景中的有效区,并同其他算法进行效果对比。     

一种基于显著性区域的图像分割算法

针对传统的显著区域的分割方法存在的频谱泄露、无法达到亚像素精度的问题,提出了一种新的基于显著性区域的图像分割算法。利用Lucas-Kanade图像配准算法对大量重复出现模式的最小周期进行估计,从而准确地重建出背景模型;在此基础上,提出了"广义邻域点"的方法,设计自适应尺度的中值滤波器完成前景分量的精确分割;并提出了快速中值滤波器的设计方法,显著降低了计算复杂度。实验证明了该算法能够准确、高效地分割图像,适用于大量重复背景中前景目标的提取。     

一种融入运动特性的显著性特征提取方法

针对复杂背景下图像序列中运动目标的跟踪前检测问题,提出一种融入运动特性的显著性特征提取方法,该方法综合目标的灰度、细节和运动等形成稳健的显著性特征,并得到一组显著性特征提取图.在这组图像中,具有这种多特征的区域得到加强,其他区域受到抑制,从而能够轻松地检测出可引起人类视觉注意的运动目标.由于该算法中的显著性特征来源于目标的多种底层特性,因此该算法具有很强的稳健性.实验证明,这种方法具有较强的稳定性和实用性,抗干扰能力强.从视觉效果的角度出发,能够较大地提高运动目标在复杂背景中的信杂比.     

用发生概率进行假设检验的方法

提出了通过求发生概率来进行各种假设检验及显著性检验的观点,并给出了相应的计算公式和计算方法．与现行的方法相比,所提出的方法具有结论更加明确及便于计算机实现的优点     

利用全球探空站背景场资料分析不同掩星数据偏差特性

为验证不同掩星数据反演湿温廓线的精度,需量化分析其误差特性。采用分段线性插值法,以时间窗1 h、水平距离100 km为匹配准则,对0.2~30 km各插值高度层温度的平均偏差和标准差进行统计分析,旨在探究不同掩星数据偏差特性。通过采用2018—2019年期间的全球探空站背景场资料完整数据,评估中国区域不同掩星数据偏差。结果表明:与全球探空站背景场资料相比,各类掩星数据绝对负偏差小于0.4 K,整体均值偏差在-0.5～0.5 K间变化,故二者探测精度相当。通过显著性检验分析发现,折射率相对偏差很小,结合统计量F=0.985 7>0.05可知,不同掩星计划探测精度无显著性差异。     

一种融合显著性的Adaboost电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,传统的目标检测方法不能满足目标尺度的精确变化,目标定位有偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

教学质量评价中协方差分析的应用

协方差分析是在方差分析与回归分析基础上发展起来的一种统计方法 ,通过对考试成绩的方差分析与协方差分析结果的比较 ,探讨协方差分析在教学效果评价中的作用。