计算机视觉

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基于RGB与骨骼数据的人体行为识别综述
《计算机工程与应用》2025年第8期62-82,共21页李仝伟 仇大伟 刘静 逯英航 
国家自然科学基金面上项目(82174528);山东省专业学位研究生教学案例库建设项目(SDYAL21054);山东中医药大学青年科研创新团队项目(校科字〔2024〕1号);山东中医药大学科学研究基金面上项目(KYZK2024M14)。
人体行为识别是计算机视觉领域中的重要研究方向,在人机交互、医疗康复、自动驾驶等领域具有广泛应用和重大意义。由于其方法的重要性和前沿性,对该领域进行全面、系统地总结具有极其重要的意义。深入探讨了基于RGB和骨骼数据模态的人...
关键词：行为识别 计算机视觉 RGB数据 骨骼数据 特征提取 深度学习 
融合递进式域适应和交叉注意力的事故检测方法
《计算机工程与应用》2025年第6期349-360,共12页张奇 周威 胡伟超 于鹏程 
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(111041000000180001221101)。
道路交通事故是导致财产损失、人员伤亡和交通拥堵的主要原因之一。快速准确地检测事故对于提高应急救援速度和降低人员伤亡率至关重要。近年来,基于视觉的事故检测方法成为主流,且随深度学习技术的应用取得了显著进展。然而,现有方法...
关键词：智能交通 计算机视觉 事故检测 域适应双流网络 
语义信息处理方式分类的车道线检测技术研究综述
《计算机工程与应用》2025年第5期1-17,共17页洪书颖 张东霖 
国家自然科学基金(62202204);中央高校基本科研计划(JUSRP123032)。
随着自动驾驶技术的迅猛发展,车道线检测作为其关键组成部分,引起了广泛关注,并在智能交通系统中展现出巨大的应用潜力。然而,在应对复杂环境挑战时,传统车道线检测技术往往难以提供足够的识别精度。回顾车道线检测技术的发展轨迹,系统...
关键词：车道线检测 语义信息 自动驾驶 深度学习 计算机视觉 
西藏地区传统民居建筑典型特征遥感提取方法
《计算机工程与应用》2025年第3期349-358,共10页陈善静 李震 王正刚 刘宁波 何韵 
重庆市自然科学基金项目(cstc2020jcyj-msxmX0156);重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K202312902);陆军勤务学院教学改革研究项目。
传统的民居建筑典型特征提取主要是通过大量现地观察、测量和采样后,凭借个人经验进行提炼总结,抽象概括出有代表性民居建筑形状、颜色和样式等造型特征。该类方法容易受个人主观因素影响,工作量大,可复现性不强,稳定性、可靠性和科学...
关键词：民居建筑 典型特征 信息提取 计算机视觉 多尺度结构相似度 
基于深度学习的基础设施表面裂纹检测方法研究进展
《计算机工程与应用》2025年第1期1-23,共23页胡翔坤 李华 冯毅雄 钱松荣 李键 李少波 
国家自然科学基金(52205092);国家重点研发计划(2020YFB1713300);中国博士后科学基金面上项目(2023M731939);贵州大学自然科学专项(特岗)科研基金((2021)27);贵州大学人才项目([2020]25)。
民用基础设施在长期使用后容易发生物理结构或性能状态的改变,对其功能和使用安全造成一定的损害,因此,对这类设施的结构健康监测是十分必要的。裂纹检测是结构健康监测中极其重要的一部分,及时检测并识别这类损伤,能有效避免事故的发...
关键词：结构健康监测 裂纹检测 计算机视觉 深度学习 
群体情绪识别研究综述
《计算机工程与应用》2024年第23期49-61,共13页敬超 吴媛媛 谢天圻 孙伟恒 
成都理工大学2023年中青年骨干教师发展资助计划(10912-JXGG2023-06470)。
群体情绪识别在公众场合、平安城市等场景有着重要的应用。随着人工智能的发展,人们逐渐意识到使用深度学习的方法对群体情绪研究的重要贡献。对近年来国内外相关研究工作进行系统性归纳,详细阐述了群体情绪识别领域的研究现状。着重探...
关键词：计算机视觉 深度学习 群体情绪识别 特征提取 情绪模型 
面向海域环境感知的视觉处理方法研究综述
《计算机工程与应用》2024年第23期62-78,共17页肖雨晴 罗亮 于博向 杨志渊 郝连东 艾君鹏 
国家自然科学基金(52101368);广西重大科技专项(桂科AA23023013);贵州省交通运输厅科技立项项目(2023-222-033)。
环境感知是海上目标智能化监测的核心技术,广泛应用于军事与工业领域。深度学习为环境感知研究带来新活力,但目前该领域缺乏全面性的综述。从深度学习、环境感知与视觉方法的交叉点出发,将环境感知系统分为信息采集、信息融合、信息处...
关键词：海域环境 环境感知 计算机视觉 图像处理 深度学习 
基于深度学习的图像修复方法研究进展被引量：3
《计算机工程与应用》2024年第22期58-73,共16页陈文祥 田启川 廉露 张晓行 王浩吉 
北京建筑大学研究生教育教学质量提升项目(J2022012);北京建筑大学教育教学研究项目(Y2130);北京建筑大学混合式课程建设项目(YC23019)。
图像修复是通过算法或技术对受损或缺失的图像进行恢复和修复的过程,是计算机视觉领域的研究热点之一。梳理了近些年基于深度学习的图像修复方法的发展脉络,将其分为单模态图像修复方法和多模态图像修复方法。单模态图像修复方法分为基...
关键词：图像修复 计算机视觉 深度学习 
基于深度学习的二维单人姿态估计综述
《计算机工程与应用》2024年第21期18-37,共20页苏妍妍 邱志良 李帼 陆声链 陈明 
国家自然科学基金(61762013)。
人体姿态估计是计算机视觉领域的一项关键技术,它通过检测人体关键点以识别人体姿态。随着深度学习的快速发展,其已成为人体姿态估计的主流技术并取得了显著进展。围绕单人姿态估计问题,从数据预处理、网络架构设计、监督学习方法以及...
关键词：二维人体姿态估计 单人姿态估计 深度学习 关键点检测 计算机视觉 
面向通用目标检测的YOLO方法研究综述被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第21期38-54,共17页米增 连哲 
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(2022JBZH013);内蒙古师范大学研究生科研创新基金(TY20240031)。
作为深度学习时代首个单阶段目标检测算法,YOLO以其强大且独特的范式在计算机视觉领域掀起了一股热潮,并成为目标检测算法的里程碑式成果,至今为止仍是在速度与精度之间实现最佳平衡的典型算法,广泛应用于自动驾驶、智能视觉系统等工业...
关键词：深度学习 计算机视觉 目标检测 YOLO方法 
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