熊运余
- 作品数：40 被引量：140H指数：5
- 供职机构：四川大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术交通运输工程更多>>
- 基于目标检测和语义分割共享单车类别与违停检测被引量：2
- 2020年
- 目前道路违规事件检测多在固定摄像头下人工框定区域进行检测,但人工框定工作量大,并且摄像头转动会使得框定区域失效。针对此问题,率先提出一种目标检测与语义分割相结合的违停检测方法。该方法首先使用目标检测Faster R-CNN,采取迁移学习、多阶段训练等方法建模,提取共享单车的类别与检测框位置信息。再使用group normalization改进语义分割DeepLab v3+网络模型,提高其在小batch size下训练的模型精度,用于分割图像获得道路的语义和区域信息。最后综合两部分信息,根据单车检测框内不同道路区域所占比例判定共享单车是否属于违规停放。实验结果表明,该方法对共享单车类别的mAP为72.36%,对共享单车违规停放的平均检测率为89.11%,适用于真实城市道路监控环境中。
- 严广宇刘正熙熊运余李征赵逸如
- 关键词：目标检测
- 基于目标检测和语义分割的人行道违规停车检测被引量：4
- 2020年
- 针对人行道车辆违停,提出一种人行道停车检测算法,使用基于深度学习的目标检测算法检测车辆目标,使用语义分割算法划分区域,通过判断目标位置是否处于人行道区域来判断是否为违规停车。使用混合高斯背景模型排除运动中车辆,提取干净背景,从而实现人行道停车实时检测。
- 赵逸如刘正熙熊运余严广宇
- 关键词：违章停车目标检测混合高斯模型
- 高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用被引量：17
- 2012年
- 实现了基于随机集和点过程理论在目标数未知或随时间变化的多目标跟踪滤波算法.研究成果包括:(1)分析了基于随机有限集的多目标跟踪模型;(2)分析推导了基于随机集和点过程理论的概率假设密度滤波递推表达式;(3)实现了在线性高斯条件下的概率假设密度滤波的一种解析滤波算法;(4)仿真实验验证了算法的性能,比较了在杂波强度和检测概率变化的情况下和联合概率数据互联算法相关性能;(5)指出了算法的一些不足以及改进的研究方向.
- 吕学斌周群彪陈正茂熊运余蔡葵
- 关键词：概率假设密度滤波器随机集多目标跟踪
- 基于卷积神经网络的小样本车辆检测与识别被引量：6
- 2018年
- 设计了一种快速准确的算法,实现了环境复杂、样本缺少情况下实时车辆检测和车型识别,特别是对三轮车的识别。利用一种改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)快速学习车辆特征,采用微调、分段训练以及多层特征图结合的策略增强网络特征学习能力,在小样本下尽可能全面地学习目标特征。摒弃繁琐耗时的区域推荐算法和后分类算法,利用单个网络直接预测图片中目标车辆的位置和车型类别,大幅提高了算法性能。实验结果表明,采用Ge Force GTX 1080 GPU时,该算法对各类车型识别准确度较为平衡,平均检测准确率高达72.2%,每秒检测帧数46.57,在雨天、晴天、夜晚、强光和树荫等各种复杂场景下均有较好的适应性,适用于真实视频监控下智能交通系统精确实时的要求。
- 吴玉枝吴志红熊运余
- 关键词：卷积神经网络车辆检测车型识别
- 基于深度卷积神经网络的非法摊位检测
- 2018年
- 利用深度学习技术对非法摊位进行有效检测管理,以解决城市管理人员颇为头疼的难题。深度学习所需数据量较大,在使用自己数据集时常常受限使得模型质量不高,针对这一问题使用迁移学习的方式,使用公开数据集Image Net进行预训练,再通过先进的目标检测算法Faster R-CNN来对非法摊位进行训练、检测,并以交替优化的方式加速。经实验结果表明,在VGG16网络下,达到5fps,80.5%的mAP,超过PASCAL VOC公开数据集的13%。
- 宋乐陶刘正熙熊运余
- 关键词：目标检测卷积神经网络
- 多层平面单应性的丢包事件检测
- 2009年
- 为及时发现潜在的安全威胁事件,基于多摄像机视图建立多层平面单应性模型,提出一种拥塞环境多视图行人丢包检测方法。提出了行人丢包事件模型,实现了行人跟踪与启发式丢包事件自动检测,并实现丢包事件检测的自动告警。采用真实公众环境的数据集进行测试,结果表明,本文方法有效解决了行人遮挡问题,丢包事件的自动检测鲁棒性较好。
- 熊运余杨璇唐飞周鹏
- 结合目标检测和语义分割的违规广告牌检测
- 2021年
- 针对城市中道路上的广告牌乱摆乱放的现象,提出一种基于深度学习的违规广告牌的检测算法。首先使用目标检测算法获取广告牌的位置,然后使用语义分割算法划分道路的区域,最后结合这两个算法的结果判断出广告牌是否处于人行道中间或者车行道,进而来判断是否属于违规摆放。
- 刘罗成刘正熙熊运余
- 关键词：目标检测
- 基于深度学习的目标检测系统性文献综述被引量：4
- 2021年
- 近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的目标检测研究不断涌现。通过采用系统性文献综述方法对目标检测领域的156篇文献进行回顾,梳理出目标检测领域四个不同的研究问题,并对目标检测应用、数据集、主流深度卷积神经网络模型和框架进行总结。
- 李坤坤刘正熙熊运余
- 关键词：目标检测
- FGSM:一种支持网格服务挖掘的软件架构被引量：4
- 2005年
- 为了使网格用户能方便、快捷和有效地使用网格服务,提出了一种基于OGSA的,利用智能agent协作和软件重用技术的新型计算范例———网格服务挖掘GSM,以及适应这种计算范例的软件构架———FGSM。智能agent首先分析理解用户的服务需求,然后从网格服务资源中查询、识别可用的网格服务,进而组装、链接它们,最后形成满足用户需求的新型的服务。比较现有的面向服务的软件构架,FGSM具有良好的可用性、可靠性和可扩展性。
- 卢暾李志蜀徐春林黄雪梅唐宁九熊运余
- 关键词：网格服务挖掘开放网格服务体系结构软件复用
- WMFVR身份识别及应用被引量：1
- 2005年
- 提出一种身份识别模型WMFVR(加权多特征视频识别)。模型分三层:先验层,建立识别群体视频样本库,通过数据发掘可识别(区分)的视频特征点,如身高、肩宽、人脸等,每个特征点聚类建立特征分布,如按身高聚为高、中、低三类;识别层,在相对静止背景下获取连续图像,检测跟踪运动目标,重建人体三维运动,按时间序列识别各个特征点,结合先验知识库,加权决策识别结果;后验层,根据识别结果,更新视频特征分布,刷新先验知识库。与传统视频身份识别相比,WMFVR充分利用连续动态图像下的视频特征,并引入后验机制,提高了视频识别的可应用性。基于WMFVR设计的视频考勤系统识别率为94.872%,表明在固定场景小范围人群的身份识别中具有良好的鲁棒性。
- 熊运余游志胜吕学斌卢暾余静
- 关键词：特征提取模式识别三维重建
