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刘鹏飞: 作品数：11 被引量：50H指数：5; 供职机构：中国科学院更多>>; 发文基金：中国人民解放军总装备部预研基金国家自然科学基金国家部委预研基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程电子电信理学更多>>

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多尺度卷积神经网络的噪声模糊图像盲复原被引量：15: 2019年; 图像盲复原是从一幅观测的模糊图像恢复出模糊核和清晰图像,传统盲去卷积算法采用简化模型估计模糊核,导致预测模糊核与真实值误差较大,最终复原结果不理想。针对此问题提出一种基于改进残差模块的多尺度卷积神经网络模型,采用端到端模式,无需估计模糊核。提出了一种基于限制网络输入的改进Wasserstein GAN (WGAN),增加了一层输入限制层,能够限定参数初始值,提高了网络收敛速度。设计了多重损失函数,融合了基于多尺度网络的感知损失和基于条件式生成对抗网络的对抗损失。实验结果表明:所提方法在定量和定性评价指标上优于已有的代表性方法,并且运行速度比相近算法快了4倍。; 刘鹏飞刘鹏飞赵怀慈

基于改进循环生成对抗网络实现红外图像生成被引量：1: 2023年; 针对目前已有的可见光图像生成红外图像的算法不能感知图像的弱纹理区域而导致生成的图像细节信息不突出、图像质量低的问题,本文提出了一种适用于图像生成任务的改进循环生成对抗网络(CycleGAN)结构。首先,利用特征提取能力更强的残差网络构建CycleGAN的生成器网络结构,使图像特征可以充分被提取,解决图像因特征提取不充分导致图像质量低下的问题;其次,在生成器的网络结构中引入了通道注意力机制和空间注意力机制,利用注意力机制对图像感知能力较差的区域进行权重处理,解决图像纹理细节丢失的问题。在OSU数据集上,本文所提出的方法相较于CycleGAN方法在峰值信噪比(PSNR)以及结构相似性(SSIM)指标上分别提高了7.1%和10.9%,在Flir数据集上的PSNR和SSIM分别提高了4.0%和6.7%。经过多个数据集上的实验结果证明,本文改进的方法能够突出图像生成任务中的细节特征信息,并且能有效地提升图像生成的质量。; 易星潘昊赵怀慈刘鹏飞杨斌

对抗网络实现单幅RGB重建高光谱图像被引量：5: 2020年; 高光谱成像能够提供比普通RGB图像更全的光谱信息,在监测自然环境变化、农业植被土壤分类等具有广泛的应用。从单幅RGB图像重建高光谱信息是严重欠约束问题,传统重建算法需要增加光学组件或已知相机光谱响应,在实际应用中往往不能满足要求。针对此问题,提出一种端到端对抗生成网络,设计一种改进残差结构作为对抗网络的基本模块,使用多尺度特征金字塔融合局部和全局特征并捕获像素空间上下文信息;提出了新的WNet网络,利用局部边缘图像引导模型学习到高频信号,进一步提升了高光谱重建精度。实验结果表明:无论是高光谱图像数据合成的RGB图像以及普通相机拍摄的真实RGB图像,所提方法的高光谱重建效果在定量和定性评价指标上均优于已有的代表性方法,对比稀疏字典算法,均方误差和相对均方误差分别降低了45%和50%。; 刘鹏飞刘鹏飞赵怀慈; 关键词：高光谱成像

无人直升机发动机启动电源均衡设计: 2020年; 启动电源系统可在无人直升机发动机启动时提供电源,是无人直升机可靠运行的基础.将六节磷酸铁锂电池串联组成锂电池组,针对锂电池组放电不均衡的缺陷,设计了基于荷电状态(SOC)均值的均衡算法.通过采集电池组参数,计算出SOC,对高于SOC均值的电池单体进行耗散均衡,最终SOC标准差为0.047 8%,95%置信区间为[0.029 8%,0.117 3%].该算法提高了电池单体在放电过程中的均衡性、均衡效率,而且没有过度均衡,避免了能源浪费,对提高无人直升机运行的可靠性具有重要意义.; 刘鹏飞刘鹏飞袁学庆贾洪铎; 关键词：放电过程 SOC

对鲁棒线性规划保守性的进一步讨论(英文): 2015年; 保守性是衡量鲁棒优化模型好坏的重要指标,也是研究鲁棒优化方法的一个关键问题.在先前关于鲁棒线性优化保守性的研究中,我们发现,线性规划最优解中非零分量的数目k是刻画鲁棒线性规划模型保守性的一个重要参数.本文通过分析基解是鲁棒线性规划问题最优解的概率,给出了参数k的概率分布和数学期望.; 刘鹏飞杨文国; 关键词：保守性线性规划

自适应权值的跨尺度立体匹配算法被引量：6: 2018年; 现有的多尺度立体匹配算法对各尺度的代价函数采用相同权值,而忽略了各尺度层对整个匹配代价的不同影响,增加了误匹配点。针对此问题,提出了自适应权值的跨尺度立体匹配算法框架。采用统一的代价聚合函数框架在不同尺度上进行代价匹配,并提出利用各像素窗口的信息熵作为不同尺度下匹配代价对整个匹配代价的影响因子;同时为了保证不同尺度下同一像素的代价一致性,在代价函数里加入正则化因子。本文算法框架可以应用在利用多尺度进行代价匹配的算法上,并使原有算法的准确率和稳健性得到提高。基于本文算法框架,分别采用不同代价聚合函数在Middlebury数据集上进行测试。为保证测试的公平性,各算法均未进行后续的视差求精步骤,实验表明,本文算法有效地提高了多尺度立体匹配的准确率和稳健性。; 李培玄刘鹏飞刘鹏飞赵怀慈; 关键词：机器视觉图像信息熵自适应权值

改进残差密集生成对抗网络的红外与可见光图像融合被引量：4: 2023年; 基于深度学习的红外与可见光图像融合算法通常无法感知源图像显著性区域,导致融合结果没有突出红外与可见光图像各自的典型特征,无法达到理想的融合效果.针对上述问题,设计一种适用于红外与可见光图像融合任务的改进残差密集生成对抗网络结构.首先,使用改进残差密集模块作为基础网络分别构建生成器与判别器,并引入基于注意力机制的挤压激励网络来捕获通道维度下的显著特征,充分保留红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理细节信息;其次,使用相对平均判别器,分别衡量融合图像与红外图像、可见光图像之间的相对差异,并根据差异指导生成器保留缺少的源图像信息;最后,在TNO等多个图像融合数据集上进行实验,结果表明所提方法能够生成目标清晰、细节丰富的融合图像,相比基于残差网络的融合方法,边缘强度和平均梯度分别提升了64.56%和64.94%.; 闵莉曹思健赵怀慈刘鹏飞邰炳昌; 关键词：图像融合显著性区域

基于改进YOLOv3的车辆检测算法被引量：1: 2024年; 交通场景下的车辆检测问题存在小目标多、目标遮挡严重等情况,鉴于此,提出一种基于改进YOLOv3的车辆检测算法.由于小目标仅包含较少的像素,特征不明显,算法在空间金字塔结构中融入软池化操作,搭建Soft-SPP结构将多重感受野融合,通过软池化操作最大程度地保留细节,有效提取小目标特征;引入坐标注意力机制,在调整每个通道特征分配权重的同时能够捕捉具有精确位置信息的远程依赖关系;提出一种新的损失函数KIoU Loss作为边界框损失函数,同时考虑边界框的关键点与长宽比使之回归更加准确.实验结果表明,改进后的算法在自动驾驶KITTI数据集上平均精度达到94.69%,相比原始YOLOv3算法精度提升4.13%,且检测速度仅下降3.16 frame·s^(-1),在保持检测速度的情况下能够明显提升检测精度.; 陈文玉赵怀慈刘鹏飞房建孙晖; 关键词：车辆检测

利用排序聚类的局部滤波框架被引量：2: 2021年; 针对传统局部滤波框架存在边缘模糊的问题,提出利用排序聚类的局部滤波框架.首先,将局部窗口分为4个子窗口,并且将待处理点放置在4个子窗口的交汇处,从策略上实现保持边缘的目的;其次,通过排序提高类内相似度与类间差异,并利用子窗口内像素值之间的相似性,提出一种排序聚类算法,聚类之后,只利用子窗口内与待处理点相似的像素点进行滤波;最后,取4个滤波结果中与待处理点差异最小的作为最终滤波结果,进一步提高算法保持边缘的能力.基于SSID数据集的实验结果表明,基于该框架的滤波算法有着更高的PSNR和SSIM值;该框架有效地提升了传统局部滤波框架保持边缘与平滑滤波的能力,且具有一定的鲁棒性.; 曹飞道赵怀慈刘鹏飞李培玄

基于卷积神经网络的图像超分辨率重建被引量：6: 2019年; 单幅图像超分辨率(Super Resolution,SR)重建,是计算机视觉领域的一个经典问题,其目的在于从一个低分辨率图像得到一个高分辨率图像。目前的卷积神经网络重建算法只有三层结构,浅层结构在处理内部结构复杂的数据时,会出现表征能力不足的问题,因此提出了一个基于特征转移的八层卷积神经网络结构来实现图像超分辨率重建。针对不同的测试集,提出的卷积神经网络模型取得了更佳的超分辨率结果,不管是在主观视觉上还是在客观评价指标上均有明显改善,把数据集图像放大3倍时,对于不同算法的对比图像,该算法的峰值信噪比最高,而且在清晰度方面尤其是图像纹理边缘得到了增强。实验结果证明了基于迁移转移的八层卷积神经网络对图像超分辨率重建的有效性,且网络的收敛速度更快,在精细度方面具有更高的优势。; 刘鹏飞刘鹏飞赵怀慈; 关键词：图像超分辨率卷积神经网络

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