高涛 作品数:129 被引量:150 H指数:6 供职机构: 长安大学 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 中国博士后科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 交通运输工程 电子电信 文化科学 更多>>
一种基于地磁线圈的车流量检测器 本实用新型公开了一种基于地磁线圈的车流量检测器,包括车流量信号采集单元、车流量信号处理器模块和电源模块,以及与所述车流量信号处理器模块相接的串口通信电路模块;所述车流量信号采集单元的数量为一个或多个,每个所述车流量信号采... 陈婷 赵祥模 徐志刚 高涛 翟娟红文献传递 一种变化光照下图像特征提取方法 本发明公开了一种变化光照下图像特征提取方法,在计算中心像素点WLSGP特征值时采用了双层结构模型,根据邻域半径不同对中心像素值的影响程度不同,分配不同的权重系数,针对原始WLD算子的差分激励分量没有考虑内外层邻域像素的影... 高涛 梁闪 王翠翠 卢玮 陈本豪基于改进的DSSD的小目标检测算法研究 2022年 随着深度学习的迅速发展,图像识别技术也随之日益提高,其中目标检测在辅助驾驶系统、医学领域和车流监测系统等占有重要地位。大多目标检测算法对大目标较为敏感,且并未考虑特征与特征之间的相互关系及重要程度,然而小目标在图像中覆盖区域小,分辨率低,携带信息较少,导致小目标的误检或漏检率较高。针对以上问题,对小目标检测的难点进行研究,提出了一种基于改进的DSSD(deconvolutional single shot detector)的小目标检测算法。该算法引入混合注意力机制,在通道维度上增加权重分量进行加权求和表示信息相关度,并将图片中的空间域信息做对应空间变换,提取关键信息,突出局部重点区域,有利于前景小目标的特征学习。实验结果表明,该算法在VOC2007测试集上的精确度达到81.02%,比原DSSD算法高出1.3%,且均优于其他对比算法,证明了算法的有效性。 杨朝晨 陈佳悦 邢可 刘梦尼 高涛关键词:小目标检测 图像处理 一种端到端自动驾驶行为决策方法、系统及终端设备 本发明公开了一种端到端自动驾驶行为决策方法、系统及终端设备,属于自动驾驶领域。通过嵌入注意力机制的卷积神经网络提取场景空间位置特征,构建空间特征提取网络,准确解析场景目标空间特征及语义信息;通过嵌入时间注意力机制的长短期... 刘占文 赵祥模 樊星 齐明远 范颂华 李超 张嘉颖 高涛 王润民 林杉 员惠莹文献传递 面向智能网联汽车场景图像数据感知与协同处理系统 本发明公开了发明面向智能网联汽车场景图像数据感知与协同处理系统,通过单移动智能体图像数据感知与处理装置、路侧基础设施装置和远程服务器实现图像数据感知与协同处理系统,单移动智能体图像数据感知与处理装置中车载图像处理平台通过... 刘占文 林杉 樊星 高涛 沈超 董鸣 连心雨 张凡 徐江文献传递 强干扰下基于多阈值小波传感器性能在线测试装置及方法 本发明涉及一种强干扰环境下基于多阈值小波的传感器性能在线自动化测试装置及方法,首先对传感器检测到的测试点环境参数信号进行滤波和采集;然后通过模糊多阈值小波变换对采集到的信号进行降噪处理,先进行小波分解求得小波系数,并求得... 高涛 冯兴乐 吴晓龙 倪策 程飞 薛国伟文献传递 基于多示例学习与图割优化的目标分割方法 本发明公开了一种基于多示例学习与图割优化的目标分割方法:步骤1:对训练图像采用多示例学习的方法进行显著模型建模,并利用显著模型对测试图像中的包和示例进行预测,得到测试图像的显著性检测结果;步骤2:将测试图像的显著性检测结... 赵祥模 刘占文 高涛 安毅生 王润民 徐志刚 张立成 周洲 刘慧琪 闵海根 穆柯楠 李强 杨楠文献传递 一种图像增强方法 本发明公开了一种图像增强方法,包括如下步骤:步骤一:获取待增强的图像I;步骤二:对图像I进行双密度双树复小波变换,得到4幅低频图像I<Sub>a</Sub>,I<Sub>b</Sub>,I<Sub>c</Sub>,I<S... 高涛 赵祥模 梁闪 李思 谭魏萌一种图像特征提取方法 本发明公开了一种图像特征提取方法,通过将待处理图像均分为多个子图像,对每个子图像分别进行空间结构处理,得到每个子图像的梯度值和每个子图像的像素均值,然后根据得到每个子图像的梯度值和像素均值,采用局部差分二进制来得到各子图... 高涛 王翠翠 刘永雄 陈婷 卢玮 李永会文献传递 深度多尺度融合注意力残差人脸表情识别网络 被引量:11 2022年 针对人脸表情呈现方式多样化以及人脸表情识别易受光照、姿势、遮挡等非线性因素影响的问题,提出了一种深度多尺度融合注意力残差网络(deep multi-scale fusion attention residual network,DMFA-ResNet)。该模型基于ResNet-50残差网络,设计了新的注意力残差模块,由7个具有三条支路的注意残差学习单元构成,能够对输入图像进行并行多卷积操作,以获得多尺度特征,同时引入注意力机制,突出重点局部区域,有利于遮挡图像的特征学习。通过在注意力残差模块之间增加过渡层以去除冗余信息,简化网络复杂度,在保证感受野的情况下减少计算量,实现网络抗过拟合效果。在3组数据集上的实验结果表明,本文提出的算法均优于对比的其他先进方法。 高涛 杨朝晨 陈婷 邵倩 雷涛关键词:人脸表情识别 多尺度特征