何欢

作品数：5被引量：19H指数：2
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供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：遮挡机器视觉深度图像遮挡边界加权融合更多>>
发文领域：自动化与计算机技术一般工业技术机械工程更多>>
发文期刊：《光学学报》《电子与信息学报》《计量学报》《小型微型计算机系统》更多>>
所获基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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基于深度学习利用特征图加权融合的目标检测方法被引量：10
《计量学报》2020年第11期1344-1351,共8页张世辉 王红蕾 陈宇翔 刘新焕 张健 何欢 任卫东 
国家自然科学基金(61379065);河北省自然科学基金(F2014203119);装备发展部信息系统局“十三五”预研课题(31511040401)。
为了提高目标检测的准确性,提出了一种基于深度学习利用特征图加权融合实现目标检测的方法。首先,提出将卷积神经网络中的浅层特征图采样后与最深层特征图进行加权融合的思想;其次,根据所提的特征图加权融合思想以及卷积神经网络的具体...
关键词：计量学 目标检测 视觉测量 深度学习 特征图加权融合 改进的RPN网络 
利用无监督聚类实现深度图像的遮挡边界检测被引量：1
《小型微型计算机系统》2017年第11期2567-2572,共6页张世辉 杨青青 何欢 
国家自然科学基金项目(61379065)资助;河北省自然科学基金项目(F2014203119)资助
提出一种利用无监督聚类思想检测深度图像中遮挡边界的方法.首先根据遮挡边界点与其邻域点的空间及深度信息提出了加权最长线段特征并定义了其计算方法.其次,结合遮挡边界点与其邻域点的特征值分布情况提出了一种非线性归一化方法归一...
关键词：深度图像 遮挡边界 无监督聚类 非线性归一化 加权最长线段 
利用视觉目标遮挡和轮廓信息确定下一最佳观测方位被引量：1
《电子与信息学报》2015年第12期2921-2928,共8页张世辉 韩德伟 何欢 
国家自然科学基金(61379065);河北省自然科学基金(F2014203119)~~
下一最佳观测方位的确定是视觉领域一个比较困难的问题。该文提出一种基于视觉目标深度图像利用遮挡和轮廓信息确定下一最佳观测方位的方法。该方法首先对当前观测方位下获取的视觉目标深度图像进行遮挡检测。其次根据深度图像遮挡检测...
关键词：深度图像 遮挡 轮廓 未知区域 类三角剖分 下一最佳观测方位 
基于无监督在线学习实现视频遮挡边界检测
《光学学报》2015年第12期188-196,共9页张世辉 王瑞宇 何欢 
国家自然科学基金(61379065);河北省自然科学基金(F2014203119)
为了检测视频序列中的遮挡边界,提出一种新颖的基于无监督在线学习的遮挡边界检测方法。该方法提取视频序列中待测帧的遮挡相关特征并计算其对应的时间长度,利用对冲算法思想并结合时间长度及不同遮挡特征求得待测帧中像素点的遮挡相关...
关键词：机器视觉 遮挡边界 无监督学习 在线学习 对冲算法 ONLINE BOOSTING 
融合多特征基于图割实现视频遮挡区域检测被引量：7
《光学学报》2015年第4期234-243,共10页张世辉 何欢 孔令富 
国家自然科学基金(61379065);河北省自然科学基金(F2014203119)
为了准确检测视频中的遮挡区域,提出一种融合多特征基于图割的视频遮挡区域检测方法。基于光流和亮度信息提出三种新的遮挡相关特征—亮度块匹配特征、最大光流差特征和光流残差特征,并定义了所提特征的计算方法。以像素点为单位将所提...
关键词：机器视觉 视频序列 遮挡区域检测 光流 随机森林 能量函数 图割 
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