于磊
- 作品数：24 被引量：46H指数：4
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学电子电信更多>>
- 一种基于双传感器漏磁检测的管道缺陷量化方法
- 本发明涉及管道缺陷检测技术领域，具体是一种基于双传感器漏磁检测的管道缺陷量化方法，包括以下步骤：使用有限元分析软件建立管道模型，仿真模拟出对应的信号特征；以提离值和缺陷深度作为自变量，以信号特征作为因变量，建立三者之间的...
- 潘建华高伦赵冬军于磊
- 基于噪声水平估计的图像盲去噪被引量：4
- 2015年
- 三维块匹配(BM3D)去噪是当前去噪性能最好的算法之一.但由于时间复杂度较高,而且需要输入精确的图像噪声水平参数,极大地限制该算法的广泛应用.因此,文中首先采用基于网格的块匹配策略,提出快速三维块匹配(FBM3D)算法.然后提出基于迭代的盲图像噪声水平估计算法,由SVM学习算法确定迭代的初始值,再由图像质量判定迭代是否终止.测试实验表明,与原始的BM3D算法相比,该算法在计算效率、视觉感知效果和定量评测方面均有明显改善.
- 方帅夏秀山曹洋于磊
- 关键词：图像去噪
- 一种基于RGBD图像的似物性采样算法被引量：2
- 2015年
- 近年来,图像的似物性采样研究成为一个热门的研究领域。似物性采样是提取一幅图像中可能成为任意目标的窗口,用于减少目标识别的搜索窗口。但目前有关似物性采样的研究都是基于RGB图像的,本文基于RGBD图像的似物性采样算法,结合了目前RGB图像似物性采样最好的方法,并利用D图的深度似物性特征,提出了基于贝叶斯框架的RGBD图像的似物性采样方法。在NYU Depth数据集上实验证明了这些似物性描述方法的结合要比单独使用任一种描述结果更优。最后,与目前流行的基于RGB图像的似物性采样方法进行了对比实验,证明了深度图的加入可以更好的优化似物性采样的结果。
- 方帅金忍于磊刘永进
- 关键词：目标检测目标识别
- RoboCup中传球策略研究被引量：10
- 2004年
- Fletcher和Leyffer提出的关于非线性规划问题的SequentialQuadraticProgramming(SQP)Trust-regionfilter基础算法是解决中等规模非线性问题的有效方法,其filter由二元组组成,该文提出了收敛速率的概念,形成三元组fil-ter,这样既保持了原来算法的优点又同时改善了收敛速率和信任域半径,将给出相应改进算法。文章在SQPfilter算法的基础上提出了RoboCup传球策略算法,由于RoboCup本身具有的离散化特点,此算法与SQPfilter算法在具体实现上有所不同。
- 于磊王浩王骋
- 关键词：ROBOCUPSQPTRUST-REGION机器人足球赛NLP
- RoboCup中Agent决策问题研究
- Agent技术是人工智能/(Artificial Intelligence，简称AI/)领域中目前最主要的研究方向之一。Agent技术包括智能Agent、移动Agent、实时推理—规划—决策、多Agent系统以及面向Ag...
- 于磊
- 关键词：AGENTROBOCUP相关图
- 文献传递
- 一种提高雾天图像清晰度的方法被引量：6
- 2011年
- 物理模型在复原单幅彩色图像的过程中不能准确求取场景深度值,对远处场景目标的复原效果不太理想,图像的亮度和对比度大大降低,图像色彩失真。文章提出了采用修正的Retinex算法,对基于大气模型的复原图像进行后处理的方法;采用暗原色先验原理求取深度图,并提取深度值较大的区域,通过反射分量对该区域进行局部增强,提高远处场景和细节的局部可见度;为了在增强图像的同时,避免色彩失真,通过照射分量提高图像的全局对比度,并与修正Retinex算法直接对雾天原始图像增强相比较。实验结果证明,该方法能改善基于物理模型的图像复原结果,可以有效地提高雾天退化彩色图像清晰度。
- 孙洪伟朱志超于磊方帅王勇
- 关键词：物理模型图像清晰度
- 多任务对比学习的自监督视频表达
- 2023年
- 现有的自监督学习使用单一的空间或时间代理任务。单一的代理任务,从未标记的数据中提供单一的监督信号,不足以描述视频表示学习的空间特征和时间特征之间的差异。在本文中,我们提出了一个多任务对比学习方法,它通过对多个时空代理任务的对比学习,在时空自注意力的情况下学习有区别的时空特征。不同的空间代理任务学习不同的空间特征,包括空间旋转和空间拼图。不同的时间代理任务学习不同的时间特征,包括时间顺序和时间节奏。我们将视频表示为每个代理任务的多个不同特征,并设计基于代理任务的对比损失来分离一个视频中学习的空间特征和时间特征。基于代理任务的对比损失鼓励不同代理任务学习不同的特征,同一代理任务学习相似的特征,可以学习到同一视频中每个代理任务的判别特征。实验表明,在UCF-101数据集和HMDB-51数据集的行为识别上优于现有的自监督学习方法。
- 单东风于磊骆文杰熊思璇刘家仁吴克伟
- 场景关系图学习的群组行为识别
- 2023年
- 为解决群组行为识别中复杂个体关系描述不准确,造成的个体关系推理不可靠的问题,关注于面向个体、群体、场景三个方面来构建场景关系图,提出场景关系图网络用于实现群组行为识别。该网络包括特征提取模块、场景关系图推理模块以及分类模块。特征提取模块通过卷积神经网络提取个体特征、群组特征、和场景特征。为了充分描述场景对于个体和群组描述的影响,场景关系图推理模块通过使用两分支网络分别建立个体—场景关系图以及群组—场景关系图帮助学习个体特征和群组特征。场景关系图推理同时考虑了个体特征对群组特征的影响,并引入了跨分支关系。分类模块用于将个体特征和群体特征进行分类预测。实验结果显示该方法在volleyball和collective activity数据集上的群组识别准确率分别提升了1.1%和0.5%,证实了提出的场景关系图在描述个体特征和群组特征上的有效性。
- 焦畅吴克伟于磊谢昭李文中
- 一种时间因果诱导的斗殴行为的识别方法
- 本发明公开了一种时间因果诱导的斗殴行为的识别方法。本发明针对群体斗殴行为特点，即多人之间具有因果关系，具有时间延迟关系，具有空间依赖关系，来实现群体斗殴行为的特征提取。针对上述三个问题，分别使用Granger因果关系估计...
- 谢昭单东风吴克伟于磊李骏
- 基于立体视觉分析的显著性区域检测算法被引量：10
- 2015年
- 针对传统单目视觉显著性模型存在细节丢失,不适用于复杂场景等问题,提出一种基于立体视觉分析的显著性区域检测算法。首先,采用基于图的分割方法将图像分割成不同区域,根据颜色和视差以及空间相干性计算颜色复杂度和视差复杂度。其次,对两者进行显著性聚合,计算像素对比度从而得到区域对比度。最后,引用视差信息计算局部对比度后,进行融合归一化,获得显著图。该算法适用于背景纹理复杂的立体图像显著性区域检测,检测的显著图细节突出,边缘锐利。实验结果表明,该算法优于其他显著性算法,符合人类视觉机制,在立体图像数据集上获得了75%正确率和88%召回率。
- 汪婷方帅于磊
- 关键词：视差立体视觉
