刘正熙

作品数：46被引量：165H指数：8
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供职机构：四川大学计算机学院更多>>
发文主题：目标检测混合高斯模型卷积神经网络多目标跟踪卡尔曼滤波更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程航空宇航科学技术更多>>
发文期刊：《计算机工程》《光电子．激光》《计算机应用》《计算机技术与发展》更多>>
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基于深度学习的目标检测系统性文献综述被引量：5
《现代计算机》2021年第16期98-102,117,共6页李坤坤 刘正熙 熊运余 
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...
关键词：目标检测 深度学习 模型 框架 
结合目标检测和语义分割的违规广告牌检测被引量：1
《现代计算机》2021年第12期127-132,共6页刘罗成 刘正熙 熊运余 
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...
关键词：违规广告牌 深度学习 目标检测 语义分割 
跨模态行人重识别研究综述被引量：2
《现代计算机》2021年第7期135-139,共5页刘天瑜 刘正熙 
传统的行人重识别主要工作集中在同一模态下的行人重识别上,大部分应用于光源充足的场景。随着视频安防监控要求的不断提升,为了克服可见光摄像头无法全天候进行使用的缺点,能够切换红外模式的摄像头正在普及。针对昼夜光照条件不同的问...
关键词：跨模态行人重识别 红外图像 深度学习 
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：3
《计算机应用研究》2020年第10期3175-3179,共5页严广宇 刘正熙 熊运余 李征 赵逸如 
国家自然科学基金资助项目(61471250)。
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...
关键词：共享单车 目标检测 语义分割 违停检测 
基于混合注意力的实时语义分割算法
《现代计算机》2020年第10期34-38,共5页严广宇 刘正熙 
实时语义图像分割算法出于模型推理速度考虑,通常会采取减少网络深度、宽度,缩小输入图片分辨率等方式来限制模型计算量和参数量。但上述这些操作会导致模型分割精度损失过多。针对此问题,提出使用混合注意力机制,在不引入过多参数和降...
关键词：实时 语义分割 空间注意力 通道注意力 
基于目标检测和语义分割的人行道违规停车检测被引量：6
《现代计算机》2020年第9期82-88,共7页赵逸如 刘正熙 熊运余 严广宇 
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...
关键词：违章停车 深度学习 目标检测 语义分割 混合高斯模型 
数据驱动的通勤团体配对共享停车方法研究被引量：2
《计算机应用研究》2020年第1期102-106,共5页何梦园 刘正熙 熊运余 李征 
国家自然科学基金资助项目(61471250).
随着机动车保有量日益增加,停车难愈发成为城市交通的通病,但当上班地点停车场大排长龙时,周边居住区车位却大量处于空闲状态,车位资源得不到合理利用,而现有的共享停车方法由于其随机性实施难度较大。为减少其随机性,降低共享停车的实...
关键词：城市交通 共享停车 数据分析 车位配对 居住区共享 
基于PDR和蓝牙加权定位的卡尔曼滤波算法被引量：1
《现代计算机》2019年第10期3-8,共6页何梦园 刘小瑜 刘正熙 熊运余 袁钰涵 
国家自然科学基金(No.61471250)
随着智能手机的性能提高,各种传感器的性能也得到较大改善,在进行室内定位时,使用手机自带的传感器可做到行人航迹推算(PDR),但是PDR存在累计误差,需要其他定位信号对其进行修正,针对此情况,提出基于卡尔曼滤波的PDR与蓝牙定位融合定位...
关键词：室内定位 PDR 蓝牙定位 卡尔曼滤波 
结合深度学习的多目标跟踪算法被引量：8
《现代计算机》2019年第6期55-59,共5页王春艳 刘正熙 
针对多目标跟踪中存在的小目标易漏检和遮挡等问题,沿用经典的tracking-by-detection框架,提出一种在好的检测器的前提下,引用深度外观特征的在线分层数据关联跟踪算法。检测部分采用YOLOv3检测目标,跟踪部分使用卡尔曼滤波算法预测目...
关键词：多目标跟踪 YOLOv3 深度外观特征 
基于深度神经网络的行人头部检测被引量：8
《计算机工程与科学》2018年第8期1475-1481,共7页陶祝 刘正熙 熊运余 李征 
国家自然科学基金(61471250)
行人检测已成为安防、智能视频监控、景区人流量统计所依赖的核心技术,最新目标检测方法包括快速的区域卷积神经网络Fast-RCNN、单发多重检测器SSD、部分形变模型DPM等,皆为对行人整体的检测。在大场景下,行人姿态各异,物体间遮挡频繁,...
关键词：视频分析 行人检测 卷积神经网络 Faster-RCNN 空间金字塔池化层 
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