孙韶媛

作品数：65被引量：392H指数：12
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供职机构：东华大学更多>>
发文主题：红外图像彩色化夜视图像网络图像融合更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学交通运输工程更多>>
发文期刊：《光学学报》《微型电脑应用》《纺织服装教育》《上海交通大学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金上海市基础研究重大（重点）项目中国航空科学基金国家教育部博士点基金更多>>
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基于激光点云坐标系的3D多目标跟踪算法研究被引量：15
《激光与红外》2021年第10期1307-1313,共7页顾立鹏 孙韶媛 刘训华 李想 
3D多目标跟踪是无人车领域中一个核心技术之一。3D多目标跟踪的相关工作多通过设计复杂的目标建模算法或数据关联算法,以寻求提高3D多目标跟踪系统的鲁棒性。为降低3D多目标跟踪系统的复杂性,将目标的三维中心点视为该目标进行跟踪,提...
关键词：无人车 激光点云 激光雷达坐标系 数据关联 多目标跟踪 
基于视角转换的多视角步态识别方法被引量：1
《计算机工程》2021年第6期210-216,共7页瞿斌杰 孙韶媛 Samah A.F.Manssor 赵国顺 
上海市科委基础研究基金(15JC1400600)。
针对步态识别中步态视角变化、步态数据样本量少及较少利用步态时间信息等问题,提出一种基于视角转换的步态识别方法。通过VTM-GAN网络,将不同视角下的步态能量图及含有步态时间信息的彩色步态能量图,统一映射到保留步态信息最丰富的侧...
关键词：步态识别 视角转换 VTM-GAN网络 时空双流卷积神经网络 CASIA-B数据集 
无人车驾驶场景下的多目标车辆与行人跟踪算法被引量：5
《小型微型计算机系统》2021年第3期542-549,共8页顾立鹏 孙韶媛 李想 刘训华 宋奇奇 
上海市科委应用基础研究项目(15JC1400600)资助。
考虑到现有的基于检测的多目标跟踪算法多会出现因目标漏检或数据关联算法冗余而造成的目标ID频繁切换、跟踪轨迹断开等问题,提出了无人车驾驶场景下的多目标车辆与行人跟踪算法.首先,选取CenterNet网络作为目标检测器,并用嵌入了1×1...
关键词：机器视觉 目标检测 孪生网络 区域推荐网络 多目标跟踪 
基于改进SSD的无人驾驶夜间目标检测被引量：2
《东华大学学报（自然科学版）》2021年第1期63-69,共7页卜德飞 孙韶媛 黄荣 王宇岚 刘致驿 
为提高SSD(single shot multibox detector)网络在夜间无人驾驶的目标检测性能,对SSD网络进行了改进:特征提取网络使用稠密连接卷积网络(Densenet)得到表征能力更强的特征图;卷积过程中进行特征图重利用,从而增加中小目标的信息;加入反...
关键词：红外图像 目标检测 SSD网络 反卷积 
基于改进Frustum PointNet的3D目标检测被引量：5
《激光与光电子学进展》2020年第20期320-326,共7页刘训华 孙韶媛 顾立鹏 李想 
上海市科委基础研究项目(15JC1400600)。
提出对图像和激光雷达点云数据进行3D目标检测的改进F-PointNet(Frustum PointNet)。首先利用图像的2D目标检测模型提取目标2D区域,并将其映射到点云数据中,得到该目标的点云候选区域,然后预测候选区域的3D目标掩模,最后利用掩模对3D目...
关键词：机器视觉 激光雷达 点云数据 3D目标检测 宽阈值掩模处理 
基于ConvLSTM双通道编码网络的夜间无人车场景预测
《红外技术》2020年第8期789-794,共6页李想 孙韶媛 刘训华 顾立鹏 
上海市科委基础研究项目(15JC1400600)。
为了提高夜间无人车驾驶的决策速度,减少夜间交通事故发生的概率,对无人驾驶场景预测任务进行了研究。提出了基于卷积长短时记忆的双通道编码夜间无人车场景预测网络,利用两个子网络:时间子网络提取红外视频序列的时序特征,空间子网络...
关键词：红外图像 场景预测 卷积长短时记忆 编码网络 
基于频域注意力时空卷积网络的步态识别方法被引量：3
《信息技术与网络安全》2020年第6期13-18,共6页赵国顺 方建安 瞿斌杰 Samah AFManssor 孙韶媛 
为了解决步态信息冗余多、特征重要性分布不均匀以及步态的时空特征难以学习的问题,提出了基于频域注意力的时空卷积网络进行步态识别。该方法改进了三维卷积网络(C3D)学习时空特征,同时提出了一种频域注意力卷积操作,既减少了冗余计算...
关键词：频域 注意力 三维卷积 步态识别 生物特征 深度学习 
基于多视角融合的夜间无人车三维目标检测被引量：8
《应用光学》2020年第2期296-301,共6页王宇岚 孙韶媛 刘致驿 卜德飞 
上海市科委基础研究项目(15JC1400600)。
为了提高无人车在夜间情况下对周围环境的物体识别能力,提出一种基于多视角通道融合网络的无人车夜间三维目标检测方法。引入多传感器融合的思想,在红外图像的基础上加入激光雷达点云进行目标检测。通过对激光雷达点云进行编码变换成鸟...
关键词：红外图像 激光雷达点云 多视角通道 三维目标检测 
基于改进DeepLabv3+的无人车夜间红外图像语义分割被引量：12
《应用光学》2020年第1期180-185,共6页刘致驿 孙韶媛 任正云 刘训华 卜德飞 
上海市科委基础研究项目(15JC1400600)
为了增强无人车对夜间场景的理解能力,针对无人车在夜间获取的红外图像,提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的无人车夜间红外图像语义分割算法。由于自动驾驶场景中的对象往往显示出非常大的尺度变化,该算法在DeepLabv3+网络的基础上,通...
关键词：深度学习 语义分割 无人车 红外图像 
基于深度学习的夜间模式下自动驾驶场景预测被引量：1
《东华大学学报（自然科学版）》2019年第5期709-714,共6页阮雨 孙韶媛 李佳豪 吴雪平 
上海市科委基础研究资助项目(15JC1400600);国家青年自然科学基金资助项目(61603089);上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(16YF1400100)
为了增强自动驾驶汽车在夜间行驶时对周围场景的理解,以便汽车或驾驶员可以及时做出相应的调整,将深度学习应用于夜视图像的场景预测。采用了一种预测编码网络来预测夜视图像的场景变化,在传统的深度卷积循环神经网络的基础上,对网络结...
关键词：自动驾驶 深度学习 夜视图像 场景预测 预测编码网络 
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