国家自然科学基金(61305014)

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复杂场景下基于改进DiMP算法的精确目标跟踪
《智能计算机与应用》2022年第12期82-87,92,共7页忻瑶 韩华 王春媛 熊雨滋 许莹莹 
国家自然科学基金(61305014);上海市自然科学基金(22ZR1426200)。
针对DiMP目标跟踪算法在自然场景下遇到遮挡及背景干扰导致跟踪表现不佳的问题,提出了改进的DiMP精确目标跟踪算法。在图像预处理阶段创新性地设计了一个任意灰度块替换策略来丰富样本的信息;将特征提取网络ResNet-50提取的目标各阶段...
关键词：替换策略 多尺度融合模块 DiMP 目标跟踪 
基于特征聚合的模型预测跟踪方法
《智能计算机与应用》2022年第12期159-163,168,共6页张乐 韩华 王春媛 马才良 王婉君 汤辰玉 
国家自然科学基金(61305014);上海市自然科学基金(22ZR1426200)。
为了提升基于模型预测的目标跟踪算法在复杂场景中的跟踪表现,提出了基于特征聚合的方法来获得更加具有判别力的鲁棒特征图,然后将该特征图送入模型预测器中对目标进行在线预测,最终能在多种复杂场景下实现实时鲁棒的跟踪任务。该方法...
关键词：特征聚合 模型预测 目标跟踪 
无监督学习三元组用于视频行人重识别研究
《智能计算机与应用》2022年第11期18-25,共8页蔡江琳 韩华 王春媛 潘欣宇 芮行江 
国家自然科学基金(61305014);上海市自然科学基金(22ZR1426200);上海市教育委员会和上海市教育发展基金会“晨光计划”(13CG60)。
在智能交通中,对于目前产生的海量视频通过人工来标记行人图像不切实际,使无监督学习得到更多的关注。针对在无监督学习数据中缺少详细的身份信息,无法知晓目标图像对应的正负样本问题,提出一种无监督学习三元组用于视频行人重识别研究...
关键词：无监督学习 行人轨迹 关联排序 时空一致性 三元组损失 
基于轻量多分支网络的行人重识别方法
《智能计算机与应用》2022年第11期103-110,共8页罗丽洁 韩华 金婕 黄丽 
国家自然科学基金(61305014);上海市自然科学基金(22ZR1426200);上海市教育委员会和上海市教育发展基金会“晨光计划”资助项目(13CG60)。
最新的行人重识别方法大都是基于卷积神经网络(CNN),虽然这些网络在分类或目标检测等多项任务中有着不错的表现,但这些方法大都侧重于图像最具辨别力的部分,忽视了其他的一些相关特征,而重识别任务需要更加丰富,具有多样性的特征。本文...
关键词：行人重识别 神经网络 多分支网络 注意力模块 顶端擦除 
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